yapay zeka teknikleri kullanan üç boyutlu grafik

Transkript

EGE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
(YÜKSEK LİSANS TEZİ)
YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ KULLANAN ÜÇ
BOYUTLU GRAFİK YAZILIMLARI İÇİN
“EXTENSIBLE 3D” (X3D) İLE BİR ALTYAPI
OLUŞTURULMASI VE GERÇEKLEŞTİRİMİ
Tahir Emre KALAYCI
Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
Bilim Dalı Kodu : 619.01.00
Sunuş Tarihi : 27.07.2006
Tez Danışmanı : Yrd. Doç. Dr. Aybars UĞUR
BORNOVA – İZMİR
Tahir Emre KALAYCI tarafından YÜKSEK LİSANS TEZİ olarak
sunulan “Yapay Zeka Teknikleri Kullanan Üç Boyutlu Grafik
Yazılımları İçin Extensible 3D (X3D) İle Bir Altyapı Oluşturulması
ve Gerçekleştirimi” başlıklı bu çalışma E.Ü. Lisansüstü Eğitim ve
Öğretim Yönetmeliği ile E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Eğitim ve
Öğretim Yönergesi’nin ilgili hükümleri uyarınca tarafımızdan
değerlendirilerek savunmaya değer bulunmuş ve 27.07.2006
tarihinde yapılan tez savunma sınavında aday oybirliği/oyçokluğu ile
başarılı bulunmuştur.
Jüri Üyeleri:
İmza
Jüri Başkanı : Yrd. Doç. Dr. Aybars UĞUR
...................
Raportör Üye: Prof. Dr. Serdar KORUKOĞLU
...................
Üye
: Yrd. Doç. Dr. Muhammet G. CİNSDİKİCİ ...................
IV
V
ÖZET
YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ KULLANAN ÜÇ
BOYUTLU GRAFİK YAZILIMLARI İÇİN “EXTENSIBLE
3D” (X3D) İLE BİR ALTYAPI OLUŞTURULMASI VE
GERÇEKLEŞTİRİMİ
KALAYCI, Tahir Emre
Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Tez Yönetici: Yrd. Doç. Dr. Aybars UĞUR
Temmuz 2006, 114 sayfa
Bu tez çalışmasında, yapay zekanın güçlü tekniklerinden olan
genetik algoritmalar yardımıyla, birçok alanda yaygın kullanılan Gezgin
Satıcı Probleminin çözümü üzerinde durulmuştur. Üç boyutlu uzayda
belirtilen tüm noktaların, en kısa yol uzunluğunu hedefleyerek
dolaşılmasını sağlayan web tabanlı bir yazılımın gerçekleştirimi
yapılmıştır. Problemin farklı boyutları için, çözüm başarısı değişik
parametre değerleri kullanılarak ölçülmüştür. Eniyileme (optimizasyon)
yöntemlerinin sonuçlarının daha iyi görülebilmesini de sağlayacak
şekilde Extensible3D (X3D) yardımı ile görselleştirme aracı da
geliştirilmiştir. Web3D teknolojilerinden olgunlaşma sürecindeki
X3D’nin (XML tabanlı VRML olarak da düşünülen) yapay zeka
alanındaki kullanımı denenmiştir.
Geliştirilen bu araç yardımıyla üç boyutlu ortamlarda değişik
genetik algoritma parametreleri kullanılarak yol planlaması
yapılabilmekte ve güzergah, üç boyutlu helikopter simülasyonu şeklinde
görüntülenebilmektedir.
Anahtar Sözcükler: Web3D, X3D, Yapay Zeka, Genetik Algoritma,
Gezgin Satıcı Problemi
VI
VII
ABSTRACT
CONSTRUCTION AND IMPLEMENTATION OF X3D
FRAMEWORK FOR THREE DIMENSIONAL GRAPHICS
SOFTWARE USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
TECHNIQUES
KALAYCI, Tahir Emre
MSc., Fen Bilimleri Enstitüsü
Supervisor: Asst. Prof. Dr. Aybars UĞUR
July 2006, 114 pages
In this thesis, Researches are made in solving traveling salesman
problem using genetic algorithms which play important role as artificial
intelligence technique. Web based application has been implemented that
tries to calculate shortest tour length of defined points in three
dimensional space. Actual performance is measured by using different
parameter values for different problem sizes. To examine optimization
methods better, visualization tool has been developed using Extensible
3D (X3D). Usability of Web3D technology X3D which is in the process
of maturation (also can be thought as XML based VRML) has been
tested in the artificial intelligence area.
Implemented tool can plan paths using different genetic algorithm
parameters in three dimensional environment. And calculated path can be
viewed as three dimensional helicopter simulation.
Keywords: Web3D, X3D, Artificial Intelligence, Genetic algorithms,
Travelling Salesman Problem
VIII
IX
TEŞEKKÜR
Tez çalışmam süresince sağladığı destek ve sabrı dolayısıyla
değerli danışmanım Sayın Yrd. Doç. Dr. Aybars Uğur'a teşekkürü bir
borç bilirim.
Çalışmam sırasında gösterdikleri fedakarlık ve sağladıkları
destekten dolayı aileme ve arkadaşlarıma teşekkür ederim.
X
XI
İÇİNDEKİLER
ÖZET .................................................................................................................V
ABSTRACT....................................................................................................VII
TEŞEKKÜR .................................................................................................... IX
1 GİRİŞ............................................................................................................1
2 ÜÇ BOYUTLU GRAFİK YAZILIMLARI ...............................................3
2.1 3B PAKET PROGRAMLAR .............................................................................3
2.2 UYGULAMA GELİŞTİRME ARABİRİMLERİ...................................................6
2.3 WEB3D TEKNOLOJİLERİ ..............................................................................7
3 “EXTENSIBLE 3D” (X3D) ........................................................................9
3.1 OLUŞTURMA VE OYNATMA ........................................................................15
3.1.1 X3D TARAYICILAR....................................................................................15
3.1.2 X3D ÜRETİCİLER .......................................................................................16
3.1.3 X3D YÜKLEYİCİLER ..................................................................................16
3.2 SAHNE ÇİZGESİ ...........................................................................................17
3.3 ÇALIŞMA ZAMANI ORTAMI ........................................................................18
3.4 NESNE MODELİ ...........................................................................................20
3.4.2 ARA BİRİM SIRADÜZENİ ............................................................................23
3.4.3 NESNELERİ DEĞİŞTİRMEK .........................................................................25
3.4.4 NESNE YAŞAM DÖNGÜSÜ .........................................................................26
3.5 DEF/USE ANLAM BİLİMİ ...........................................................................27
3.6 PROTOTİP ANLAM BİLİMİ ...........................................................................27
3.7 DIŞSAL PROTOTİP ANLAM BİLİMİ ..............................................................30
3.8 DIŞTAN ALMA (IMPORT) / DIŞA AKTARMA (EXPORT) ANLAM BİLİMİ .....32
3.9 OLAY MODELİ.............................................................................................34
3.10 GENİŞLETİLEBİLİR İŞARETLEME DİLİ (XML) KODLAMA .....................36
3.11 X3D KULLANIM ALANLARI .....................................................................50
3.12 XJ3D VE SAHNE ERİŞİM ARAYÜZÜ (SAI) ...............................................52
3.13 XJ3D ARAÇ TAKIMI..................................................................................57
3.13.1 XJ3D KULLANIMI ....................................................................................59
4 YAPAY ZEKA VE GENETİK ALGORİTMALAR..............................66
4.1 YAPAY ZEKA ...............................................................................................66
4.2 GENETİK ALGORİTMALAR .........................................................................68
4.2.1 BİYOLOJİK ALTYAPI ..................................................................................69
4.2.2 ARAMA UZAYI...........................................................................................69
4.2.3 GENETİK ALGORİTMA ...............................................................................71
4.2.4 GA İŞLEÇLERİ............................................................................................72
4.2.5 GA’NIN PARAMETRELERİ..........................................................................74
4.2.6 SEÇİM ........................................................................................................75
4.2.7 KODLAMA .................................................................................................78
XII
5 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR ........................................................................ 84
5.1 İNTERNET ÜZERİNDE ÜÇ BOYUT VE WEB3D ÇALIŞMALARI .................. 84
5.2 YOL PLANLAMA VE GENETİK ALGORİTMA ÇALIŞMALARI .................... 86
5.3 GEZGİN SATICI PROBLEMİ (GSP)ÇALIŞMALARI ..................................... 87
6 YAZILIM SİSTEMİ TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİMİ ............. 89
6.1 TASARIM ..................................................................................................... 89
6.2.1 NET.TEKREİ.HEDOS PAKETİ....................................................................... 91
6.2.2 NET.TEKREİ.HEDOS.ARAYUZ PAKETİ ........................................................ 92
6.2.3 NET.TEKREİ.HEDOS.ARACLAR PAKETİ ...................................................... 93
6.2.4 NET.TEKREİ.HEDOS.GRAFİK PAKETİ .......................................................... 93
6.2.5 NET.TEKREİ.HEDOS.GENETİK PAKETİ ........................................................ 94
6.3 GERÇEKLEŞTİRİM ...................................................................................... 98
7 YAZILIMIN İŞLETİLMESİ VE DEĞERLENDİRİLMESİ ............. 102
7.1 YAZILIMIN DEĞERLENDİRİLMESİ ........................................................... 104
7.1.1 BİREY VE NESİL SAYISININ ETKİSİ ......................................................... 105
7.1.2 DÜĞÜM SAYISININ ETKİSİ ...................................................................... 107
7.1.3 OLASILIKLARIN ETKİSİ ........................................................................... 108
7.1.4 TERCİHLERİN ETKİSİ ............................................................................... 110
8 SONUÇ..................................................................................................... 112
KAYNAKLAR DİZİNİ ................................................................................. 115
EK 1 TERİMLER SÖZLÜĞÜ ......................................................................... 121
XIII
ŞEKİLLER DİZİNİ
ŞEKİL 3.1: X3D PROFİLLERİ (WEB3D, 2006).................................................................. 12
ŞEKİL 3.2: X3D MİMARİSİ .............................................................................................. 15
ŞEKİL 3.3: KAVRAMSAL İŞLETİM MODELİ ...................................................................... 36
ŞEKİL 3.4: XJ3D MİMARİ MODELİ (XJ3D, 2004) ........................................................... 58
ŞEKİL 4.1: RULET TEKERİ KROMOZOM DAĞILIMI (OBİTKO, 1998) ................................ 75
ŞEKİL 4.2: SIRALAMADAN ÖNCE (UYGUNLUK ÇİZGESİ) (OBİTKO, 1998) ........................ 76
ŞEKİL 4.3: SIRALAMADAN SONRA (SIRA NUMARALARI ÇİZGESİ) (OBİTKO, 1998)........... 77
ŞEKİL 4.4: TEK NOKTALI ÇAPRAZLAMA (OBİTKO, 1998)............................................... 79
ŞEKİL 4.5: İKİ NOKTALI ÇAPRAZLAMA (OBİTKO, 1998)................................................. 79
ŞEKİL 4.6: TEK BİÇİMLİ ÇAPRAZLAMA (OBİTKO, 1998)................................................. 79
ŞEKİL 4.7: ARİTMETİK ÇAPRAZLAMA (OBİTKO, 1998)................................................... 80
ŞEKİL 4.8: BİT TERS ÇEVİRME İŞLEMİ (OBİTKO, 1998) .................................................. 80
ŞEKİL 4.9: AĞAÇ KODLAMADA KROMOZOMLARIN ÇAPRAZLANMASI (OBİTKO, 1998).... 83
ŞEKİL 6.1: TEMEL MİMARİ BİRİMLER ............................................................................. 90
ŞEKİL 6.2: MİMARİ MODEL VE BAĞIMLILIKLAR .............................................................. 90
ŞEKİL 6.3: NET.TEKREİ.HEDOS PAKETİ ............................................................................ 91
ŞEKİL 6.4: NET.TEKREİ.HEDOS.ARAYUZ PAKETİ.............................................................. 92
ŞEKİL 6.5: NET.TEKREİ.HEDOS.ARACLAR PAKETİ............................................................ 93
ŞEKİL 6.6: NET.TEKREİ.HEDOS.GRAFİK PAKETİ............................................................... 94
ŞEKİL 6.7: NET.TEKREİ.HEDOS.GENETİK PAKETİ............................................................. 95
ŞEKİL 6.8: NET.TEKREİ.HEDOS.GENETİK.ARACLAR PAKETİ ............................................ 96
ŞEKİL 6.9: NET.TEKREİ.HEDOS.GENETİK.CAPRAZLAMA PAKETİ ...................................... 97
ŞEKİL 6.10: NET.TEKREİ.HEDOS.GENETİK.MUTASYON PAKETİ........................................ 98
ŞEKİL 6.11: İSLE METODUNUN (GENETİK ALGORİTMA) AKIŞ ŞEMASI .............................. 99
ŞEKİL 7.1: PROGRAMIN İLK ÇALIŞTIRILMASINDAKİ GÖRÜNTÜSÜ .................................. 103
ŞEKİL 7.2: SEÇİMLERE GÖRE HESAPLANMIŞ YOLU DOLAŞAN HELİKOPTER ................... 104
ŞEKİL 7.3: BİREY SAYISININ ETKİSİ .............................................................................. 106
ŞEKİL 7.4: NESİL SAYISININ ETKİSİ ............................................................................... 107
ŞEKİL 7.5: DÜĞÜM SAYISININ ETKİSİ ............................................................................ 108
ŞEKİL 7.6: ÇAPRAZLAMA OLASILIĞININ ETKİSİ ............................................................ 109
ŞEKİL 7.7: MUTASYON OLASILIĞININ ETKİSİ ................................................................ 110
ŞEKİL 7.8: ÇAPRAZLAMA TERCİHİNİN ETKİSİ ................................................................ 111
ŞEKİL 7.9: MUTASYON TERCİHİNİN ETKİSİ ................................................................... 111
XIV
ÇİZELGELER DİZİNİ
ÇİZELGE 3.1: DÜĞÜM ÖRNEKLERİNE PROTOTYPE EŞLEME KURALLARI .......................30
ÇİZELGE 3.2: DÜĞÜMÜN YAŞAM DÖNGÜSÜNDEKİ SAHA ERİŞİM YETENEKLERİ ...............56
ÇİZELGE 4.1: ÇAPRAZLAMA ÖRNEĞİ...............................................................................73
ÇİZELGE 4.2: MUTASYON ÖRNEĞİ ...................................................................................74
ÇİZELGE 4.3: İKİLİ KODLANMIŞ KROMOZOM ÖRNEKLERİ ................................................78
ÇİZELGE 4.4: PERMÜTASYON KODLAMA İLE KODLANMIŞ KROMOZOM ÖRNEKLERİ .........80
ÇİZELGE 4.5: DEĞER KODLAMA İLE KODLANMIŞ KROMOZOM ÖRNEKLERİ ......................81
ÇİZELGE 4.6: AĞAÇ KODLAMA İLE KODLANMIŞ KROMOZOM ÖRNEKLERİ ........................82
ÇİZELGE 7.1: BİREY SAYISININ ETKİSİ ...........................................................................106
ÇİZELGE 7.2: NESİL SAYISININ ETKİSİ ...........................................................................107
ÇİZELGE 7.3: DÜĞÜM SAYISININ ETKİSİ ........................................................................108
ÇİZELGE 7.4: ÇAPRAZLAMA OLASILIĞININ ETKİSİ .........................................................109
ÇİZELGE 7.5: MUTASYON OLASILIĞININ ETKİSİ .............................................................109
ÇİZELGE 7.6: ÇAPRAZLAMA TERCİHİNİN ETKİSİ ............................................................110
ÇİZELGE 7.7: MUTASYON TERCİHİNİN ETKİSİ ................................................................111
XV
KISALTMALAR
X3D
: Extensible 3D
ISO
: International Organization for Standardization
SAI
: Scene Access Interface
NURBS
: Nonuniform rational B-spline
VRML
: Virtual Reality Modeling Language
JOGL
: Java OpenGL
OpenGL
: Open Graphics Library
WWW
: World Wide Web
MPEG
: Moving Picture Experts Group
UGA
: Uygulama Geliştirme Arayüzü
API
: Application Programming Interface
CAD
: Computer Aided Design
XML
: Extensible Markup Language
GZIP
: GNU Zip
LOD
: Level Of Detail
URL
: Uniform Resource Locator
DTD
: Document Type Definition
JRE
: Java Runtime Environment
ALICE
: Artificial Linguistic Internet Computer Entity
NP
: Nondeterministic Polynomial
HEDOS
: Helikopter Dolaşım Sistemi
1
1 GİRİŞ
İnternet hızlı bir şekilde büyümektedir. Bu büyümeyle birlikte
insanların İnternet üzerindeki etkileşim ve görsellik talepleri artmaktadır.
Gelişim incelenecek olursa her şey metinle başlamıştır. Daha sonra
metinden daha fazla veri verebilen resimler, bunun üzerine
canlandırmalar gelmiştir. Artık üç boyuta geçmek için gereksinimler
artmıştır. Üç boyut her zaman iki boyutlu bir resimden daha fazlasını
anlatmaktadır. Bir cep telefonunun resmini görmek o telefonu üç boyutlu
incelemek kadar etkili değildir.
İnternet üzerinde üç boyut için çalışmalar son yıllarda hızlanmıştır.
Standartlaşmanın yavaş yavaş tamamlandığı bu alandaki itici gücü
Web3D Birliği sağlamaktadır. X3D (“Extensible 3D”) teknolojisini ISO
(“International Organization for Standardization”) standardı yapan ve
belirtimlerini oluşturan birlik, bu teknolojiyi tüm hızıyla geliştirmeye
devam etmektedir. Bunun yanı sıra X3D teknolojisinin kullanımını
arttırmak ve oluşturulan belirtimleri doğrulamak için X3D-Edit, Xj3D
gibi açık kaynak projeleri sürdürmekte, diğer tüm ticari ürün projelerine
destek sağlamaktadır.
Yapay zeka günümüzde çoğu yazılımda önemli bir işlevi yerine
getirmektedir. En küçük yazılımda bile çok basitte olsa bir yapay zeka
tekniği kullanılmaktadır. Bu tekniklerin bazıları yıllardır var olan
teknikler olmasına rağmen bazıları da yeni sayılabilir. Bu tezin
kapsamında önemli bir problem olan ve bir çok uygulama alanı bulunan
gezgin satıcı problemi genetik algoritmalar yardımıyla çözülmektedir.
Farklı parametre ve teknikler yardımıyla çözümlerin nasıl farklılaştığı
incelenmektedir. Üretilen çözüm daha sonra X3D ve Xj3D yardımıyla
görselleştirilmektedir. Problem olarak bir helikopterin belli hedefleri
dolaşması ele alınmaktadır. Problemin ortaya çıkması kurtarma görevi
yapan helikopterlerin en verimli şekilde kurtarılacak varlıklara nasıl
erişebileceği konusuna dayanmaktadır.
Tezin 2. bölümünde üç boyutlu grafik yazılımlarından bahsedilmiş,
yaygın kullanılanlardan bazıları tanıtılmıştır.
3. Bölümde Web3D birliği tarafından standart olarak sunulan X3D
tanıtılmış, kavramları, kullanımı hakkında belirtimlerden yararlanılarak
2
bilgilendirme ve X3D teknolojisini dışsal uygulamalara bağlamaya
yarayan SAI (“Scene Access Interface”) teknolojisi tanıtıldıktan sonra,
Java programlama diline bağlamak için geliştirilmiş olan Xj3D Araç
kutusu anlatılmıştır. Bu araç kutusunun uygulamalarda kullanımı
örneklenmiştir.
4. Bölümde Yapay Zeka hakkında biraz bilgi verilip Genetik
Algoritma kavramları anlatılmıştır. Bu anlatım örneklerle ve resimlerle
güçlendirilmiştir.
5. Bölümde İnternet üzerinde üç boyut, genetik algoritmalar ve
Gezgin Satıcı Problemi ile ilgili olarak önceden yapılmış olan
çalışmaların özeti araştırmak isteyenler için sunulmuştur.
6. Bölümde Helikopter Dolaşım Sistemi olarak adlandırılan ve
Gezgin Satıcı Problemini üç boyutlu engelsiz bir ortamda kullanıcının
seçimlerine dayanarak genetik algoritmayla çözen yazılım sisteminin
tasarımsal ve gerçekleştirimsel tanıtımı yapılmıştır. Sistemin sınıf
diyagramları ve algoritmaları anlatılmıştır.
7. Bölümde yazılımı kullanmak isteyenlerin nasıl işleteceği
hakkında ve yazılımın gereksinimleri hakkında bilgilendirme yapıldıktan
sonra yazılımın farklı işletim parametrelerine göre değerlendirilmesi
yapılmıştır.
8. bölümde, yapay zeka ve internet tabanlı bilgisayar grafikleri
bileşenlerinin ortak yer aldığı bu projenin yazılım geliştirme sürecinden
elde edilen sonuçlar açıklanmıştır.
3
2 ÜÇ BOYUTLU GRAFİK YAZILIMLARI
Gerçek dünyanın üç boyutlu olması, bilgisayarlarda üç boyut
gereksinimini arttırmaktadır. Üç boyutlu görüntüler daha fazla ilgi
çekmekte ve görselleştirmeyi gerçeğe en yakın şekilde sağlamaktadır.
Günümüzdeki birçok modelleme programı, 3B (Üç Boyutlu) modellere
etkileşimli olarak herhangi bir eksen etrafında döndürülerek kolaylıkla
bakabilme ve ayrıca modelin hareketli görüntülerini elde edebilme
imkanı sunmaktadır. İki boyutlu grafikler bu açıdan bakıldığında çok
yetersiz kalmaktadır.
2.1 3B Paket Programlar
Modelleme, benzeştirim, canlandırma ve tasarım işlemlerini
hızlandırmak için paket programlar vardır. Bu paket programlar
mühendislikten, eğlence sektörüne kadar bir çok alanda kullanılmaktadır.
Bu programların kullanılması üretim sürecini kolaylaştırmakta ve
hızlandırmaktadır.
En çok kullanılan paket programlar 3DS Max, Autocad, Blender
olarak sayılabilir.
3ds Max: Autodesk tarafından geliştirilen bir 3B modelleme
programıdır. MSDOS ortamında çalışan 3D Studio programının devamı
olan 3ds Max'in son sürümü, 2006 yılının Mart ayında çıkan 3ds Max
8'dir.
Gelişmiş eklenti desteği ve kolay kullanımı ile 3ds Max, 3D
modelleme programları arasında en yaygın kullanıma sahip
uygulamalardan biridir. Gelişmiş karakter modelleme özellikleri ile oyun
geliştiricilerinin gözdesi haline gelmiştir. Film özel efektleri, mimari
sunumlar ve endüstriyel tasarım sunumları gibi alanlarda da yaygın
olarak kullanılmaktadır.
3ds Max, parçacık sistemleri, karakter modelleme araçları, hareket
yakalama araçları ve gelişmiş denetçiler gibi özellikleriyle tek bir pakette
çok sayıda özelliği sunmaktadır. Ayrıca MAXScript adında tümleşik bir
betik dili vardır.
4
3ds Max çok sayıda temel objeyi hazır olarak sunar. Mimari
tasarımlar için de duvar, kapı, pencere ve merdiven gibi bileşenleri
ölçülerini kolayca değiştirerek projeye eklemek mümkündür. 3ds Max
ayrıca çokgensel modelleme, NURBS (“Nonuniform rational B-spline”)
modelleme, yüzey modelleme gibi teknikleri destekler.
3ds Max'in animasyon kontrolleri ile objelerin tüm özellikleri,
materyaller, kameralar, ışıklar ve çevre özellikleri zaman içinde
değiştirilebilir ve “Curves Editor” ile tüm bu özellikler üzerinde tam bir
kontrol sağlanabilir. Değişken grafiklerinin Bezier eğrileriyle kontrol
edilebildiği bu editör ile karmaşık animasyonların üstesinden gelmek
mümkündür.
3ds Max, animasyon için klasik anahtar kare yöntemini kullanır.
Zaman doğrusu içinde farklı noktalarda verilen değerler arası geçişi
otomatik olarak yapar ve “Curves Editor” ile bu geçişlere ince ayarlar
yapılmasına olanak verir.
Ters Kinematik çözümleyicisi ile birbirleriyle bağlantılı hareket
eden objeler arası ilişkiler kolayca çözümlenir ve kare anahtarlama
yöntemi ile kompleks mekanizmaların animasyonu yapılabilir.Ayrıca,
pozisyon, bakış, yüzey, bağlanma, tutunma ve yönelme kısıtlayıcılarıyla
gelişmiş animasyonlar yapılabilir.
Animasyon için kullanılabilecek diğer özellikleriyse uzay
saptırıcıları ve niteleyicilerdir. Uzay saptırıcıları kendilerine bağlanan
objelere, bükme, patlatma, rüzgar ve yerçekimi gibi etkileri uygularlar.
Niteleyiciler ise modellemede kullanıldıkları gibi animasyon için de
objeleri zaman içinde değiştirmede kullanılabilirler.
3ds Max'in en güçlü özelliklerinden biri de Havoc tarafından
yazılan ve pek çok oyunda kullanılan ünlü fizik motoru reactor'dür.
reactor ile yerçekimi etkisiyle düşme, esneme, sıçrama gibi fizik
benzetimleri yapılabilir.
3ds Max'in en zayıf yönü tümleşik imge oluşturma motorunun
Maya, Cinema4D, Lightwave ve SoftImage gibi programlara göre daha
kötü sonuçlar vermesiydi. Autodesk bu sorunun üstesinden gelmek için
daha önce ayrı bir ürün olarak satılan “Mental Ray”'i 3ds Max'e dahil
etti. 6. sürümden itibaren tüm 3ds Max sürümleriyle birlikte piyasadaki
5
en güçlü imge oluşturma motorlarından biri olan “Mental Ray”'i
kullanmak mümkün. Ayrıca, 3ds Max ile 3. parti imge oluşturma
motorları da kullanılabiliyor, bunlardan bazıları; VRay Renderer,
Maxwell Renderer, Brasil r/s ve finalRender'dır (Vikipedi, 2006).
Blender: 3B Modelleme, canlandırma, imge oluşturma, üretim sonrası,
etkileşimli yaratım ve oynatım için açık kaynak bir yazılımdır. En son
sürümleri ticari yazılımlarla yarışabilecek düzeye gelmiştir.
Oldukça küçük boyutta bir kurulum dosyasına sahip olup bir çok
platformda
sorunsuz
çalışabilmektedir.
Yetenekleri
aşağıda
listelenmiştir:
Bir çok farklı geometri ilkeli desteğine,
YafRay açık kaynak ışın izleme ile bütünleştirilmiş içsel imge
oluşturma yeteneğine,
Bir çok yeteneği olan canlandırma araçlarına,
Farklı işlevler için Python betik desteğine,
Doğrusal olmayan görüntü değiştirme ve birleştirme yeteneğine,
Gerçek zamanlı ve oyun uygulamalarında kullanılmak üzere
etkileşim desteği sunan Game Blender alt projesine,
sahiptir (Wikipedia, 2006).
AutoCAD: Tüm dünyada başta mühendisler ve mimarlar
tarafından kullanılan, dünyaca tanınan yazılım firması Autodesk
tarafından hazırlanan, bilgisayar destekli çizim-tasarım yazılımıdır.
Gerek kullanım ve öğrenim kolaylığı gerekse kullanıcı kitlesinin çok
geniş olması tüm dünyada tartışmasız kullanılan en yaygın çizim yazılımı
olmasını sağlamıştır. Son olarak 2006 sürümü çıkmıştır (Vikipedi,
2006a).
Bu paket programlarda Web3D'de kullanılmak üzere özel
biçimlerde dışa alım gerçekleştirilebildiği gibi, özellikle VRML ve X3D
dosya dışa alımı için Flux Development paket programı mevcuttur.
6
2.2 Uygulama Geliştirme Arabirimleri
Günümüzde üç boyutlu görüntüler oluşturmak için uygulama
geliştirme arabirimlerinden (UGA) yararlanılmaktadır. Kütüphaneleri
tarafından sağlanan şekil, özellik ve hizmetlerin kullanımı, üç boyutlu
grafik yazılımları geliştirme sürecini kolaylaştırıp hızlandırmaktadır.
Birçoğu halen etkin kullanımda olan grafik UGA'leri, sunuldukları
günden itibaren yenilenmektedirler. Bu arabirimler çok farklı amaçlar
için kullanılabilmektedir. Günümüzde en çok kullanılan grafik UGA'i
olarak OpenGL, DirectX, Java 3D, JOGL sayılabilir. Ayrıca Internet
üzerinde üç boyutlu geliştirme için X3D UGA'i kullanılmaktadır.
OpenGL: Etkileşimli ve taşınabilir 2B ve 3B grafik uygulamaları
geliştirmek için birincil ortamlardandır. 1992 yılında tanıtılmasından bu
yana OpenGL endüstri içerisinde en çok kullanılan ve desteklenen UGA
olmuştur. OpenGL geliştiriciler için yüksek görsel kalite ve başarımı
sağlamaya çalışmaktadır. Günümüzde başta oyunlar olmak üzere
endüstrinin bir çok alanında başarıyla kullanılmaktadır.
Geliştiriciler için aşağıdaki avantajları sağlamaktadır:
•
Endüstri için bir standarttır.
•
Yedi yıldır oluşmuş bir belirtimi ve bu belirtime uygun olarak
kararlı bir yapısı vardır.
•
Güvenilir ve taşınabilir bir yapıdadır.
•
Sürekli evrimleşmektedir,
uydurmaktadır.
•
Her türlü donanıma ve ortama ölçeklenebilirdir.
•
Kullanımı kolaydır.
•
İyi belgelenmiştir. (OpenGL, 2006)
donanım
gelişmelerine
ayak
Direct3D: Microsoft tarafından geliştirilmiştir. Sanal olarak tüm
3B hızlandırıcılar tarafından desteklenmektedir. Ancak sadece Microsoft
Windows işletim sistemleri ve Xbox platformlarına özgü bir UGA'dir.
7
Java 3D: Sahne çizgesi tabanlı bir UGA'dir. Java platformu için
geliştirilmiştir. OpenGL veya Direct3D üzerinde çalışan daha yüksek
seviyeli bir arabirimdir. Temel hedefi grafik geliştirmede nesne yönelimli
geliştirmenin kullanılabilmesini sağlamaktır. İlginin az olması nedeniyle
geliştirmesi durmuş, gönüllüler tarafından tekrar sürdürülmüştür.
Yetenekleri şunlardır:
•
Çok iş parçacıklı sahne çizgesi yapısı
•
Platform bağımsızlığı
•
Görselleştirme ve oyun geliştirmede kullanılabilen genel gerçek
zamanlılık
•
Farklı imge oluşturmalara destek
•
3B uzaysal ses
•
Değişik model içe aktarma desteği (Wikipedia, 2006a)
JOGL: OpenGL'in Java programlama dili tarafından
kullanılabilmesi için geliştirilmiştir. Sun Microsystems Oyun Teknoloji
tarafından geliştirilmektedir. Java 3D'nin göremediği ilgiyi görmüştür.
Onun yerine daha çok kullanılmaya başlamıştır. OpenGL'in Java nesne
yönelimli yaklaşımla çok iyi bir şekilde kullanılmasını sağlamaktadır.
2.3 Web3D Teknolojileri
Aşağıda dört tanesi verilen ve X3D’ye alternatif olarak
kullanılabilecek bazı yazılımlar vardır. Bu yazılımlar farklı amaçlarla
farklı kurumlar tarafından geliştirilmiştir.
•
Java 3D : Java’nın doğrudan programlama gücünden
yararlanarak İnternet üzerinde üç boyutlu geliştirme
yapmak için kullanılmaktadır.
•
Cult3D : Bu tasarım ve modelleme aracıyla geliştirilen
modeller daha sonra tarayıcıya yüklenen Cult3D eklentisi
yardımıyla görüntülenmektedir. (Cult3D , 2006)
•
U3D (“Universal 3D”): 3B CAD görselleştirmesi için
tanımlanmış olan genişletilebilir bir dosya biçemidir. Henüz
8
imge oluşturma, aktarım veya iletişim kanalı ve çalışma
zamanı konularında belirtimleri yoktur. (ECMA , 2006)
•
Internet Space Builder: Web için 3B modeller oluşturmak
için kullanılabilen gelişmiş yetenekleri olan bir geliştirme
aracıdır. (Parallel , 2006)
9
3 “EXTENSIBLE 3D” (X3D)
X3D, tüm uygulama ve ağ uygulamalarında gerçek zamanlı 3B
verinin iletişimini sağlayan XML tabanlı 3B dosya biçemi açık
standardıdır. Mühendislik ve bilimsel görselleştirme, CAD (“Computer
Aided Design”) ve Mimari, Tıbbi görselleştirme, eğitim ve benzeştirim,
çoklu ortam, eğlence, eğitimsel ve daha fazla alanda kullanılmak üzere
zengin yetenekler içerir.
Temel özellikleri şunlardır:
XML (“Extensible Markup Language”) bütünleşiktir: Web
servisleri, dağıtık ağlar, uygulama-içi dosya ve veri transferi,
cross-platform
Bileşenlere dayalıdır: Hafif 3B çalışma zamanı motorunu
destekler.
Genişletilebilirdir: Farklı market ve servisler için işlevlerin
bileşenlerle genişletilmesini sağlar.
Profiller vardır: Uygulamaya özgü genişletmeler ve bileşenler
kullanılır.
Evrimseldir: VRML97 içeriğini
güncellemek ve saklamak kolaydır.
X3D
içeriği
şeklinde
Geniş uygulama desteği: Mobil telefonlardan süper bilgisayarlara
Gerçek Zamanlı: Grafikler yüksek kalitede, gerçek zamanlı,
etkileşimli, ve 3B verinin yanında ses ve müzik içerir.
İyi tanımlanmış: Uygun, tutarlı ve hatasız gerçekleştirim yapmayı
kolaylaştırır.
Desteklediği özellikler ise şu şekilde listelenebilir:
• 3B Grafikler: Çokgensel geometri, parametrik geometri,
sıradüzensel dönüşümler, ışıklandırma, materyaller, çoklugeçiş/çoklu-evre desen kaplama, piksel ve köşe gölgelendiriciler,
donanım hızlandırma
10
• 2B Grafikler: Uzaysal metin, 2B (İki Boyutlu) Vektör grafikler,
2B/3B derleme
• CAD Verisi: CAD verilerinin sunum için açık biçime çevrilmesi
ve etkileşimli ortam
• Canlandırma: Zamanlı canlandırmalar için zamanlayıcı ve ara
değerleyiciler, insansı canlandırma ve biçim değiştirme
• Uzaysal ses ve görüntü: görsel-işitsel
kaynakların sahnedeki geometrilere bağlanması
(“audiovisual”)
• Kullanıcı Etkileşimi: Fare tabanlı seçmeler ve taşımalar, klavye
girdisi
• Dolaşım: Kameralar, 3B sahnede kullanıcı hareketi, çarpışma,
yakınlı ve görünürlük bulma
• Kullanıcı tanımlı nesneler: Kullanıcı tanımlı nesne tipleri
yardımıyla, var olan işlevselliğin genişletilebilmesi
• Betimleme: Programlama ve betimleme yardımıyla sahnenin
dinamik olarak değiştirilmesi veya yaratılması
• Ağ: Ağdaki farklı bileşenlerden derlenerek tek bir 3B sahnenin
oluşturulması,
WWW (“World Wide Web”) üzerindeki
diğer nesnelerin bağ yardımıyla kullanılması
• Fiziksel Benzeştirim: İnsansı canlandırma, coğrafi-uzaysal veri
kümeleri, dağıtık etkileşimli benzeştirim (DIS “Distributed
Interactive Simulation”) protokolleriyle bütünleştirme
VRML97'in yekpare doğasından dolayı, uygulamalar tüm özellik
kümesini içermesini gerektirir. X3D geliştiricilerin, belirtimlerin alt
kümelerini (Profiller) desteklemesine olanak sağlar. Bu profiller bileşen
ve işlevsellik bloklarından derlenmiştir.
Bileşen tabanlı mimari her biri bireysel olarak desteklenen farklı
“profillerin” yaratılmasını destekler. Bileşenler bireysel olarak
genişletilebilir veya yeni seviyeler eklenerek değiştirilebilir. Veya yeni
bileşenler yeni özellikler tanımlamak için eklenebilir. Bu düzenekle,
11
belirtim ilerlemeleri bir alandaki geliştirme tüm belirtimi
yavaşlatmayacağı için daha hızlı olur. Daha önemlisi, belirli bir içerik
için gereken uygunluk gereksinimleri, karışıklık yaşanmadan, içerik için
gereken profillerin, bileşenlerin ve seviyelerin belirtilmesiyle tanımlanır.
X3D'nin desteklediği temel dayanak profiller (Bkz. Şekil 3.1) şu
şekildedir:
•Arasında
Değişim (“Interchange”): Uygulamalar arasında
iletişim için gereken temel profildir. Geometri, desen
kaplama, temel ışıklandırma ve canlandırmayı destekler.
•Etkileşimli
(“Interactive”): Kullanıcı dolaşımı ve etkileşimi
(PlaneSensor, TouchSensor,..) için algılayıcı düğümlerini
ekleyerek 3B ortam ile basit etkileşimi, geliştirilmiş
zamanlamayı, ek ışıklandırmayı (SpotLight, PointLight)
olanaklı kılar.
•“Immersive”:
Tüm 3B grafik ve etkileşimleri, işitsel destek,
çarpışma, sis ve betimlemeyi içerir.
•
Tam (“Full”): Tanımlı tüm düğümleri içerir. NURBS, H-Anim
ve GeoSpatial bileşenlerde dahildir.
Ayrıca ek olarak şu profiller mevcuttur:
•MPEG-4 Etkileşimli (“MPEG-4 Interactive”): Etkileşimli
profilin, yayın, el cihazları ve mobil telefonlar için olan ufak
bir örneğidir.
•CDF (CAD Distillation Format): Geliştirme aşamasında olan
CAD verisinin sunum ve etkileşimli ortam için açık biçime
çevrilmesini olanaklı kılma çalışmasıdır.
12
Şekil 3.1: X3D Profilleri (Web3d, 2006)
X3D, VRML’den daha olgun bir standart olduğundan dolayı
geliştiriciler beklentilerine ulaşırlar. Buna rağmen bazı insanlar, VRML
(“Virtual Reality Markup Language”) ile geliştirmeye devam etmek
yerine XML gerektiren X3D’nin daha iyi bir geliştirme seçeneği
olduğunu sormaktadırlar. Bunun için X3D geliştiricileri aşağıdaki on
maddeyi sunmaktadır: (Web3d, 2004)
• VRML Uyumlu: Hala “Klasik VRML” kodlama içermesi nedeniyle
betimleme içermeyen çoğu VRML sahnesi küçük değişikliklerle
rahatlıkla gösterilebilir. Hiç bir teknoloji kaybolmamıştır, X3D
şeklinde evrimleşmiştir. X3D için VRML ile uyumluluğunu
koruması için çok fazla güç harcanmıştır. Buna rağmen oynatıcılar
arasındaki içsel olmayan ortam uyumsuzluk problemleri de
giderilmiştir.
• XML kodlama sayesinde diğer uygulamalarla rahatlıkla
bütünleşme: XML her türlü veri tabanlarında bilgi saklamak için
önkoşul olmaktadır. XML kodlamaya sahip olmak, yönetimi,
kontrolü, doğrulamayı ve veri değişimini kolaylaştırmaktadır.
X3D'nin XML kodlaması bu dünyada uygun şekilde yer almaktadır.
• X3D sahne ve ortamların farklı oynatıcılarda önceden
kestirilebilir çalışması: VRML’ deki temel sorunların başında tüm
uyumlu oynatıcılarda aynı şekilde davranan VRML ortamlarının
geliştirilmesinin zorluğuydu. Bunun nedeni VRML standardındaki
13
VRML davranışının yeterli belirtiminin eksikliğiydi. X3D
davranışının tüm uyumlu oynatıcılarda aynı olması için sıkı bir güç
harcanıp yeterli belirtimler sağlanmıştır.
• X3D bileşenlere dayanır: Bu sayede X3D farklı marketler için farklı
profiller oluşturulmasını ve endüstri tarafından geliştirilen yeni
teknolojilerinin daha temiz bir şekilde tanıtılmasını sağlar .
• Herhangi bir oynatıcı için yazış tutarlı ve kolaydır: X3D “Scene
Authoring Interface” içsel ve dışsal tüm betik dilleri için tutarlı
işlevsellik sağlar. Bu VRML için, Java ve ECMAScript farklı
programlama modellerine sahip olması dolayısıyla doğru değildir.
X3D SAI sayesinde soyut servisler tanımlayıp bunlara herhangi
betik/programlama dillerinin eşlenmesiyle tutarlı çalışan ortamlar
gerçekleştirilir. Java ve ECMAScript dil bağlantıları sağlanmıştır. Bu
X3D yazışı çok kolaylaştırır.
• X3D daha fazla özellik zenginidir: VRML'de eksikliği hissedilen
geniş sayıda özellik X3D mimarisine eklenmiş ve standart olmuştur.
Böylece, sağlayıcıya özgü geçici çözümler önlenmiştir. X3D'yi
VRML3 olarak düşünebiliriz.
• X3D sürekli geliştirilip güncellenmektedir: X3D gün geçtikçe daha
fazla özellikle güçlendirilmektedir. Bu şekilde güncellenmesi yapısı
dolayısıyla daha kolaydır. Sürekli olarak işlevsellik olarak
büyümektedir.
• X3D uygulamaları
güvenilir ve kestirilebilir olarak
onaylanabilir: Web3D birliği tarafından X3D uyumlu yazılımların
servis notlarını belirlemek için X3D Uyumluluk programı
geliştirilmektedir.
Bu
şekilde
yazış
ve
oynatma
(tarayıcılar/oynatıcılar) uygulamaları güvenilir ve kestirilebilir
olacaktır.
• X3D açık kaynak uyumluluk uygulaması geliştirici kaynağı
olarak mevcuttur: Neredeyse X3D'nin tümü açık kaynak
gerçekleştirim olarak (Xj3D, Flux, FreeWRL) mevcuttur ve mülki
uyumlu tarayıcılar (BS Contact gibi) geliştirilmektedir. VRML
sahnelerinin tersine X3D sahneleri uyumlu tüm onaylı oynatıcılarda
tutarlı bir şekilde oynayacaktır.
14
X3D İkili Kodlama şifreleme (güvenlik) ve sıkıştırma (hız) teklif
ediyor. Geliştirilmekte olan Sıkıştırılmış İkili Kodlama, X3D
ortamlarının
model güvenliği için şifreleme ve çok yüksek
sıkıştırmaya(VRML'in GZIP’inden daha yüksek oranda) olanak sağlar.
Sahne ayrıştırma ve yükleme %300-%500'e varan hız kazanıyor. Tüm
tarayıcılar tüm kodlamaları rahatça destekleyebilir. Kodlamalar
arasındaki tek fark farklı ayrıştırıcılar kullanmasından ibarettir. Böylece,
kodlamalar sağlanan dünyanın içerisine karıştırılabilir ve tarayıcı tüm
kullanılan kodlamaları destekleyebilir. Şu anki X3D geliştiricileri tüm
kodlamaları desteklemeyi planlamaktadır.
Kavramsal olarak, her X3D uygulaması, ağ üzerinden yüklenebilen
ve farklı düzenekler yardımıyla dinamik olarak değiştirilebilen grafik ve
işitsel nesneler içeren 3B zaman-tabanlı uzaydır (Bkz. Şekil 3.2).
X3D’nin anlam bilimi; zaman-tabanlı soyut işlevsel davranışları,
etkileşimli 3B, çoklu ortam bilgisini tanımlar. X3D fiziksel cihazları
veya diğer gerçekleştirim-bağımlı kavramları (örneğin ekran çözünürlüğü
ve giriş cihazları) tanımlamaz. X3D geniş çeşitte cihazlar ve uygulamalar
için tasarlanmıştır, ayrıca işlevselliğin gerçekleştiriminde ve
yorumlanmasında geniş ölçeklidir. Örneğin, X3D fare veya 2B
görüntüleme cihazının olduğunu var saymaz.
Her X3D uygulaması:
•
•
•
•
•
Dolaylı olarak tanımlanmış tüm nesneler ve uygulama tarafından
içerilen tüm nesneler için dünya koordinat uzayını kurar.
Açıkça 2B, 3B ve çoklu ortam nesne kümelerini bileştirir.
Diğer dosya ve uygulamalara bağlar tanımlayabilir.
Nesne davranışlarını tanımlayabilir.
Programlama ve betik dilleri yardımıyla dışsal modüllere veya
uygulamalara bağlanabilir.
15
Şekil 3.2: X3D Mimarisi
3.1 Oluşturma ve Oynatma
3.1.1 X3D Tarayıcılar
X3D dosyalarının yorumlanması, çalıştırılması ve sunulması
tarayıcı olarak bilinen düzenek kullanılarak yapılır. Tarayıcı sahne
çizgesindeki şekil ve sesleri gösterir. Bu sunum sanal dünya olarak
bilinir ve tarayıcıda kullanıcı denilen insan veya mekanik bir varlık
tarafından dolaşılır. Dünya belli bir noktadan deneyim edilerek gösterilir;
dünyadaki bu nokta ve yönelim izleyici olarak bilinir. Tarayıcı,
kullanıcının izleyiciyi sanal dünyada hareket ettirebileceği farklı dolaşım
modelleri sağlayabilir.
Dolaşıma ek olarak, tarayıcı kullanıcının dünyayla sahne çizge
sıradüzenindeki algılayıcı düğümleri yardımıyla etkileşebileceği sınırlı
düzenekler sağlar. Algılayıcılar kullanıcının etkileşimine sahnedeki
geometrik nesnelerle, kullanıcının dünyadaki hareketiyle veya zaman
geçişiyle karşılık verirler. Ek olarak X3D Sahne Erişim Arayüzü (SAI
“Scene Access Interface”) kullanıcı girdisini almak ve o anki bakış
noktasını almak ve ayarlamak için düzenekler sağlar. Dolaşım
yeteneklerini sağlamak için, izleyici kullanıcıya dolaşabilme yeteneği
16
sağlamak için SAI kullanabilir. Ayrıca, yazarlar betik ve programlama
dillerini SAI’yi kendi dolaşım algoritmalarına bağlamak için
kullanabilirler. Diğer profiller dolaşım yeteneklerini göstericinin
gereksinimi olarak tanımlayabilirler, bu tip göstericilerin gerçekleştirimi
SAI kullanarak yapılır.
X3D dünyasındaki geometrik nesnelerin görsel sunumu, ışığın
fiziksel özelliklerini benzetmek için tasarlanmış kavramsal modeli izler.
X3D ışıklandırma modeli, gösterilen renklerin üretilmesi için dünyadaki
görünüm özellikleri ve ışıkların nasıl birleştirildiğini tanımlar.
3.1.2 X3D üreticiler
Üretici, bir insan veya bilgisayarlaştırılmış X3D dosya
yaratıcısıdır. X3D dosyasının doğruluğu ve içerisinde başvurulan destek
kaynaklarının (Örneğin resimler, ses klipleri, diğer X3D dosyaları)
varlığının garantisi üreticinin sorumluluğundadır. Ayrıca, X3D
dosyasında sunulan işlevselliğin profil,bileşen ve seviye bilgilerinin
dosyanın başlık cümlelerinde doğru bir şekilde belirtilmiş olması
üreticinin sorumluluğundadır.
3.1.3 X3D yükleyiciler
Yükleyici, X3D içeriğinin yüklenmesinden sorumludur, ancak
herhangi bir çalışma zamanı işlemi uygulamaz. Geometri sunulur, zaman
çalıştırılmaz, buna karşın yükleyici dokuların ve diğer uzak tanımlı
içeriğin yüklenmesi konusunda özgürdür. Sıfır zamanlı yükleyiciler
genellikle var olan X3D içeriğini çalışma zamanı yönünü
değerlendirmeden yapmak ve değiştirmek amaçlı modelleme araçlarında
bulunur.
Yükleyicinin ikinci bir biçimi, dosyaları yükleyebilir ve içeriğin
çalışma zamanı işletilmesine olanak sağlar, ama bu şekliyle daha geniş
kullanıcı arayüzü ve 3B grafik imge oluşturma makinesinin bir
parçasıdır. Örneğin bu tip yükleyiciler oyun ortamındaki ağaçlar gibi
bireysel modellerin yüklenmesinde kullanılabilir. Ancak X3D içeriğinin
17
çalışma zamanı değerlendirmesi dışsal uygulamaya bağımlı olup,
tarayıcıda olduğu gibi kendi içerisinde yoktur.
3.2 Sahne Çizgesi
X3D çalışma-zamanı ortamının temel birimi Sahne Çizgesidir. Bu
yapı sistemdeki tüm nesneleri ve onların ilişkilerini içerir. İlişkiler sahne
çizgesinin bir çok ekseni boyunca içerilir. Dönüşüm Sıradüzeni imgeleri
oluşturulan nesnelerin uzaysal ilişkisini tanımlar. Davranış Çizgesi
sahalar arasındaki bağlantılar ve sistem içerisindeki olayların akışını
tanımlar.
Bir X3D dosyası sıfır veya daha fazla kök düğüm içerir. X3D
dosyasının kök düğümleri, başka düğüm veya PROTO deyimlerinde
içerilmeyen düğüm deyimleri veya USE deyimleri yardımıyla
tanımlanmış düğümlerdir. Kök düğümlerinin hepsi çocuk düğümleri
olarak tanımlanacaktır.
X3D sahne çizgesi yönlü çevrimsiz çizgedir. Düğümler sıradüzene
katılan bir veya daha fazla çocuk düğüm içeren belirli sahalar içerebilir.
Bunlar düğümleri içerir (Veya düğümlerin örnekleri). Düğümlerin bu
sıradüzenine sahne çizgesi denilmektedir. Çizgedeki A’dan B’ye olan her
yay, düğüm A’nın içerisinde direkt olarak B düğümünü değer olarak
tutan bir saha olduğu anlamına gelir. Bir düğümün torunları onun
sahalarındaki düğümler ve bu düğümlerin torunlarıdır. Bir düğümün
ataları bu düğümün torun olduğu düğümlerdir.
Dönüşüm sıradüzeni, sanal dünyada bir veya daha fazla özel
konumlar içeren tüm kök düğüm ve kök düğüm torunlarını içerir. X3D,
ata koordinat sistemlerinden dönüşümler olarak tanımlanan yerel
koordinat sistemleri fikrini içerir. Kök düğümlerin gösterildiği koordinat
sistemi dünya koordinat sistemi olarak adlandırılır.X3D tarayıcının
görevi X3D dosyasını kullanıcıya sunmaktır; bunu dönüşüm sıradüzenini
kullanıcıya sunarak gerçekleştirir. Dönüşüm sıradüzeni, sanal dünyanın
doğrudan algılanabilir parçalarını tanımlar.
Algılayıcılar ve ortam düğümleri gibi bazı düğümler, sahne
çizgesinde bulundukları halde dönüşüm sıradüzeni tarafından
18
etkilenmezler. Bu düğümlere CoordinateInterpolator, Script, TimeSensor
ve WorldInfo örnek olarak verilebilir.
Switch veya LOD gibi bazı düğümler, imge oluşturma sırasında
dolaşılan çocuk listeleri içerir. Ancak, sahne konumunun hesaplanması
amacıyla, imge oluşturma sırasında dolaşılsın, dolaşılmasın tüm çocuklar
dönüşüm sıradüzeninin parçası olarak dikkate alınır.
Örneğin,
whichChoice seçeneği -1 olan (hiç bir çocuğu imge oluşturma sırasında
dolaşılmayacak anlamında) bir Switch düğümünün çocuğu olan bir
Viewpoint düğümü sahnedeki konumunu belirlemek için Switch
düğümünün yerel koordinat uzayını kullanmayı sürdürecektir.
Dönüşüm sıradüzeni yönlü çevrimsiz çizge olmalıdır; dönüşüm
sıradüzenindeki kendi kendisinin atası olan bir düğüm hatalı olarak
dikkate alınmalı ve ihmal edilmelidir. Aşağıdaki örnek kendi kendisini
ata olarak kullanan bir sahne çizgesi örneğidir:
<Transform DEF=”T”>
<Transform USE=”T” />
</Transform>
X3D’nin olay modeli, sahalar arasında rotalar (Route)
tanımlanmasına olanak sağlar ve bu bağlantılar arasında olay yayılması
için bir model tanımlar. Davranış çizgesi bu saha bağlantılarının
derlemesidir. Bağlantıların yeniden yönlendirilmesi, eklenmesi ve
kırılması ile dinamik olarak değiştirilebilir. Olaylar sistem içerisine
enjekte edilir ve davranış çizgesi boyunca iyi tanımlanmış bir sırada
yayılır.
Sahalar eğer bileşen bu kurala aykırı bir genişletme içermiyorsa
sadece aynı veri tipine sahip diğer sahalara yönlendirilebilir.
3.3 Çalışma Zamanı Ortamı
X3D çalışma zamanı ortamı sahne çizgesinin güncel durumunu
korur, sahneyi istendiği şekil oluşturur, farklı kaynaklardan
(Algılayıcılar) girdiler alır ve davranış sisteminden gelen bilgilere göre
sahne çizgesini değiştirir. Ayrıca içinde var olan ve kullanıcı tanımlı
nesne ve programatik betiklerde dahil olmak üzere nesnelerin yaşam
19
döngüsünü yönetir. Olayların işlenmesini, birincil anlamıyla X3D’de
davranışların üretilmesini düzenler. Ek olarak X3D tarayıcı ve ev sahibi
uygulama arasındaki dosya dağıtımı, üst bağlama, sayfa bütünleşmesi ve
dışsal programatik erişim için birlikte çalışabilirliği yönetir.
Çalışma zamanı ortamı nesneleri yönetir. X3D çalışma zamanı
içerisinde faydalı işlevler içeren içinde yerleşik nesne tiplerini destekler.
Veri yapılarını temsil eden SFVec3f 3B vektör değeri gibi, geometri
(örneğin Cylinder) gibi ve düğümler arası bağlantıları gösteren Route
gibi yerleşik nesneler vardır. Her düğüm sıfır yada daha fazla veri
değerleri için depolama tanımları içeren sahalar ve/ya nesneler arası
mesaj iletimi için sıfır ya da daha fazla olaylar içerir. Düğümler dosyada
tanımlanarak veya çalışma zamanında yordamsal kodları kullanarak
ilklenirler. Yazarlar prototip işleyişini kullanarak yeni düğüm tipleri
oluşturabilir. Bu düğümler çalışma zamanının bir parçası olup yerleşik
düğümlerle aynı şekilde davranırlar. Yeni düğümler prototip tanımını
içeren dosyanın içerilmesi, farklı bir konumdaki prototip tanımlamasına
dışsal referans içerilmesi veya çalışma zamanı tarafından sağlanan yerli
prototip tanımlamasıyla yaratılabilir. PROTO’lar sadece yeni düğümler
yaratmak için kullanılabilir, saha veya rotalar yaratılamaz.
Olaylar X3D çalışma zamanında davranışların üretilmesi için
birincil yöntemdir. Olaylar X3D içerisinde zaman tabanlı
canlandırmaların işletilmesi, nesne seçiminin kotarılması, kullanıcı
hareket ve çarpışmasının ortaya çıkarılması ve sahne çizge sıradüzeninin
değiştirilmesi için kullanılmaktadır. Çalışma zamanı ortamı olayların
sistem boyunca yayılımını ve iyi tanımlanmış kurallara dayanarak
değerlendirilmesini yönetir.
X3D içeriğinin yazarı sahnelerin yaratılmasını ve yönetilmesini,
imge oluşturma ve davranış, ve ortam varlıklarının yüklenmesini
denetleyebilir. Genişletmelerin –X3D’de veya dışsal bir dilde yazılmış
olabilir- yüklenmesi ve birleştirilmesi de denetlenebilir. İçerik tanımlı
genişletmelerin yapım yeteneği prototipleme işleyişini destekleyen
profillerle sağlanmaktadır.
20
3.4 Nesne Modeli
X3D sistemi nesne olarak adlandırılan soyut bağımsız varlıklardan
oluşmuştur. Veri saklama ve veri üzerindeki işlemler gibi hafif sıklet
kavramları temsil eden nesnelere saha adı verilmekte olup X3DField
nesnesinden türetilmektedir. Daha eksiksiz, uzaysal veya zamansal
işleme kavramlarını temsil eden nesnelere düğüm adı verilmekte olup
X3DNode nesnesinde türetilmektedir. Düğümler bir veya daha fazla veri
değerleri içeren veya olay alıp gönderen saha içerir.
Bazı düğümler ortak özellik veya işlevsellikleri temsil eden
arayüzlerden kalıtılarak ek işlevsellikler gerçekleştirirler. Örnek olarak
görsel nesneler için sınır kutuları ve gruplama düğümleri veya üst bilgiyi
temsil eden özel nesne belirtimleri verilebilir. Ek olarak, X3D
ROUTE,PROTO tanımları, Bileşen/Profil bilgisi ve dünya üst bilgisi gibi
saha veya düğümlerde saklanmayan sahne çizgesi bilgisine erişim için
nesne tipleri tanımlar.
Bir saha bir tipte tek bir değer veya bu tipten bir dizi içerebilir. Tek
değer içeren ilgili tipteki bir saha SF (Örneğin SFVec3f) ön ekiyle, dizi
içeren tip ise MF (Örneğin MFVec3f) ön ekiyle gösterilmektedir. Bir
saha bir veya daha çok düğüme SFNode tipi kullanarak referans
içerebilir.
Her nesne aşağıdaki ortak özellikleri içermektedir:
Tip İsmi. SFVec3f, MFColor, SFFloat, Group, Background, veya
SpotLight örneklerdir.
Bir Gerçekleştirim. Her nesnenin gerçekleştirimi özellik
değerlerindeki değişimlere nasıl tepki verir, hangi diğer özellik
değerleri bu değişimlere göre değişir, çalışma zamanı ortamı bu
değişimlerle nasıl etkilenir tanımlar.
X3DNode’tan türetilen bir nesne aşağıdaki ek özelliklere sahiptir:
1.
Sıfır veya daha fazla saha değeri. Saha değerleri düğüm veya
sahalarla birlikte X3D dosyasında saklanır, ve sanal dünyanın
durumunu kodlar.
21
2.
Sıfır veya daha fazla alıp gönderebileceği olaylar. Her düğüm
sahalarına düğümün durumunu değiştirecek olaylar alabilir. Her
düğüm sahalarında olay üretip düğümün durumunda bu olayları
bildirebilir. Bir düğümde üretilen olaylar diğer düğümlerin
sahalarına bağlanıp yayılabilir. Bu dosyada ROUTE cümlesiyle
veya SAI hizmet referansıyla yapılır.
3.
Bir İsim. Düğümler dosyada DEF cümlesi kullanılarak veya
çalışma zamanında SAI hizmet çağrımı kullanılarak
adlandırılabilir. Bu isim belli bir düğüm örneğine referans
edilecek cümlelerde kullanılır. Ayrıca sahne sıradüzeninde belli
isimdeki bir düğümü bulmak için de kullanılabilir.
Düğüm gerçekleştirimleri iki kaynaktan gelebilir, yerleşik
düğümler ve prototipler. Yerleşik düğümler, yazarın kullanması için
uygulanabilir profil ve/ya bileşen tanımlarıyla belirtilmiş düğümlerdir.
Farklı bileşenler, farklı yerleşik düğüm kümeleri tanımlar.
Ek olarak, X3D prototip kullanılarak içerik genişletmeyi destekler.
Prototipler yazar tarafından PROTO veya EXTERNPROTO cümleleri
kullanılarak yaratılmış nesnelerdir. Bu nesneler sahne çizgesindeki
düğümleri tanımlamak için kullanılan tanıtıcı yazımla yazılır. Sadece
yüklendikleri oturum yaşamı boyunca kullanılabilir yeni düğümleri
sisteme eklerler. Bazı profiller bu genişletmeler için destek içermeyebilir.
Hem prototipler hem de yerleşik düğümler, aynı düzenekler
kullanılarak örneklenmektedir. Bir nesne bildirilerek veya çalışma
zamanında
SAI hizmetleriyle
ilklenebilir.
Tüm
prototipler
X3DPrototypeInstance ana düğüm tipinden kaşıtılır.
3.4.1 Saha anlam bilimi
Sahalar düğümlerin kalıcı durumlarını ve olay biçiminde gönderip
alabilecekleri değerleri tanımlar. X3D dört tip düğüm sahalarına erişim
tipi destekler:
initializeOnly erişim, içerikte sahanın ilk değeri olmasına olanak
sağlar fakat ileride bu değer değiştirilemez.
22
inputOnly erişim, düğüm sahanın değerinin değişmesine yönelik
olayları alabilir, fakat sahanın değerinin okunması olanağı
yoktur.
outputOnly erişim, düğüm sahanın değeri değiştiği zaman olay
gönderebilir, fakat sahanın değerinin değiştirilmesine olanak
vermez.
inputOutput erişim, sahaya tam erişim vardır: içerik tarafından
saha için bir ilk değer sağlanabilir, düğüm sahanın
değiştirilmesine yönelik olayları alabilir ve düğüm sahanın
değeri değişince olay gönderebilir.
inputOutput saha inputOnly saha gibi olay alabilir, outputOnly
saha gibi olaylar üretebilir ve initializeOnly saha gibi X3D dosyada
değeri saklanabilir. zzz olarak adlandırılmış olan bir inputOutput saha
‘set_zzz’ şeklinde başvurularak inputOnly saha olarak ele alınır, ve
'zzz_changed' şeklinde başvurularak outputOnly saha olarak ele alınır.
Genellikle inputOutput ve inputOnly erişime sahip sahalar girdi sahaları,
inputOutput ve outputOnly erişime sahip sahalar çıktı sahaları olarak ve
bu sahaların aldığı ve gönderdiği olaylar girdi olayları ve çıktı olayları
olarak adlandırılır.
inputOutput bir sahanın ilk değeri X3D dosyasındaki değer veya
eğer dosyada belirtilmemişse içerildiği düğüm tarafından tanımlanan var
sayılan değerdir. inputOutput saha bir olay aldığı zaman, aynı değerde ve
zamanlı bir olay üretmelidir. Aşağıdaki kaynaklar, sıralandıkları şekilde
inputOutput sahanın ilk değerinin belirlenmesinde kullanılacaktır:
•
İlklemede kullanıcı tanımlı değer
•
Düğüm veya prototip tanımında belirtilmiş olan var sayılan değer
initializeOnly sahalar, inputOutput sahalar, outputOnly sahalar ve
yerleşik düğümler için inputOnly sahaların isimlendirilmesi şu
şekildedir:
Birden fazla kelime içeren tüm isimler küçük harf ile başlamalı ve
diğer tüm kelimelerin ilk harfi büyük harf olmalıdır (Ör.
addChildren) , istisnai olarak aşağıdaki set_ ve _changed vardır.
23
Tüm inputOnly sahalar “set_” ön ekine sahiptir, addChildren ve
removeChildren istisnadır.
SFTime tipinde bazı inputOnly sahalar ve outputOnly sahalar
“set_” ön eki veya “_changed” sonekini kullanmazlar.
Diğer tüm outputOnly sahalar “_changed” sonekine sahiptir,
SFBool tipindeki outputOnly sahalar istisnadır. Boolean
outputOnly sahalar daha iyi okunabilirlik için “is” (Ör. isFoo) ön
ekiyle başlarlar.
3.4.2 Ara birim Sıradüzeni
Çoğu nesne tipi diğer nesnelerin işlevselliği ve ara birimlerden
türer. Bu tipler süper tip olarak adlandırılır, ve nesneye bir süper tipten
türetilmiş denilir. Aynı şekilde süper tipler yeteneklerini diğer nesne
tiplerinden türetebilir, bu tüm nesnelerin türediği temel bir kaç sınıflı bir
zincir oluşturur. Bu türeme çizelgesine ara birim sıradüzeni adı verilir.
Çoğu nesne tipi, ara birimlerini ve işlevselliklerini sistemdeki diğer
nesne tiplerinden sağlarlar. Bu tiplere süper tip adı verilir, bu tipten
türetilen nesneye de türetilmiş olduğu belirtilir. Bu şekilde süper tiplerde
başka tiplerden türeyip zincir şeklinde bir yapı oluşabilir. Tüm nesne
tipleri arasındaki ilişkiyi tanımlayan çizgeye ara birim sıradüzeni adı
verilmektedir.
Nesne sıradüzeni hem soyut hem de somut düğüm tiplerini
tanımlar. Soyut ara birimler işlevselliği tanımlar ve diğer ara birim ve/ya
düğümler tarafından kalıtılır, ancak hiç bir zaman sahne çizgesinde nesne
olarak ilklenmez. Somut düğüm tipleri bir veya daha fazla soyut ara
birimden türetilir ve sahne çizgesinde ilklenebilir. Böylece, canlı sahne
sadece somut düğüm tiplerinin örneklerinden oluşur.
Çoğu nesnenin türetildiği iki ana tipi X3DNode ve X3DField
tipleridir. X3DNode tipi düğümleri, X3DField tipide bu düğümlerin
barındırdığı diğer düğümlere referans ve verileri tutan sahaları tutan
tiptir. X3DNode tipi X3DField düğümünü içerir. X3DField tipide
X3DNode tipine referanslar içerir. Bu şekilde X3D’nin sahne çizge
sıradüzenleri oluşturması sağlanır.
24
<Transform translation=”1 2 3”>
<Shape>
<Box />
</Shape>
<Group>
.......
</Group>
</Transform>
Yukarıdaki örnekte Transform düğümü, 3 sayıdan oluşan bir vektör
saklayan basit bir translation sahası içerir. Ayrıca diğer düğümleri
tutabilen children sahasını içermektedir. Yukarıdaki örnekte bu saha
bir Shape ve Group düğümü içermektedir. Bu iki düğüm tipide (Shape ve
Group) diğer düğümleri tutabilen sahalar içermektedir.
Türetme yardımıyla tüm nesneler sıkı tiplenmiştir. Yukarıdaki
örnekte children sahası X3DChildNode tipinden türetilmiş nesneleri
barındıran liste içerme kısıtına sahiptir. Shape ve Group nesneleri
(dolaylı olarak) bu nesne tipinden türetilmiştir ve böylece children sahası
içerisine yerleşebiliyor. Diğer taraftan Shape’in geometry sahası
X3DGeometryNode tipinden türetilmiş tek bir düğüm içerebilir. Box bu
tipten türetilmiş olduğu için geometry sahası içerisine yazılabilmektedir.
Ancak Box X3DChildNode tipinden türetilmediği için children sahasına,
aynı şekilde Group X3DGeometryNode tipinden türetilmediği için
geometry sahasına yerleştirilemez.
Yukarıdaki örnek, türetmenin başka bir kalitesini de gösterir.
Transform X3DGroupingNode tipinden türetilmiştir, bu tipin children
sahasını kalıtır. Bu Transform’un belirtimini kolaylaştırır, çünkü children
sahasının
işlevselliğini
açıklamaya
gerek
yoktur.
Çünkü
X3DGroupingNode tipinden türetilmiştir, yazar children sahası içerdiğini
ve X3DGroupingNode tipinden türetilmiş Group’taki children sahası gibi
davrandığını bilmektedir.
25
3.4.3 Nesneleri Değiştirmek
Rotalar: Bir nesnenin sahalarını değiştirmenin bir çok yolu vardır.
Bir X3D dosya biçemini kullanarak, bir yazar düğüm kümesini, sahaların
ilk değerlerini ve Route adı verilen bu sahalar arasındaki ilişkileri
tanımlayabilir. X3D, çalışma zamanında sahaların değerlerinin
değiştirilmesi için olay yayımı veya veri akış modelini kullanır. Soyut
belirtimin yardımıyla düğümün sahalarına gönderilen olaylara tepki
davranışı ve hangi durumlarda sahalarından dışarıya olay gönderildiği
tanımlanmıştır. Sadece bu olay yayım modelini kullanan çalışma zamanı
davranışı içeren sahne yaratılması mümkündür. Örneğin:
<Transform DEF='T'>
<Shape><Box/></Shape>
</Transform>
<TimeSensor DEF='TS'
loop='true' cycleInterval='5'/>
<PositionInterpolator DEF='I'
key='0 0.5 1'
keyValue='0 -1 0, 0 1 0, 0 -1 0'/>
<Route fromNode='TS'
fromField='fraction_changed'
toNode='I' toField='set_fraction'/>
<Route fromNode='I'
fromField='value_changed'
toNode='T' toField='set_translation'/>
Bu örnek sürekli olarak 5 saniye boyunca devam eden bir kutunun
aşağı ve yukarı hareketini içerir. TimeSensor nesnesi fraction sahası
üzerinden sürekli dışarıya olay fırlatacak şekilde tanımlanmıştır. Bu olay,
cycleInterval sahasında tanımlanmış 5 saniye aralığında 0 ile 1 arasında
noktalı bir değer gönderir. loop sahası bu gönderimin sürekli olacağını
belirtir. Bu kesir PositionInterpolator nesnesinin fraction sahasına
26
gönderilir. Bu nesne fraction sahasına bir olay aldığı zaman value sahası
üzerinden olay gönderecek şekilde tanımlanmıştır. Value key ve
keyValue sahaları tarafından belirlenmektedir. Bu durumda -1 ve +1
arasında y değerine sahip bir vektör göndermektedir. Bu değer Transform
düğümünün translation sahasına gönderilmektedir. Bu düğüm
translation sahasındaki değere göre çocukların yerini ayarlama tanımına
sahiptir.
Nesneleri program erişimi yoluyla değiştirmek: Rotalama
düzeneği basittir, ancak düğümlerin saha değerlerini değiştirmeyle
sınırlanmıştır, ve sadece verilen düğüm kümesini değiştirecek şekilde
tasarlanmıştır. Daha iyi esneklik için, bazı profiller sistemdeki nesnelere
program erişimi olanağı sağlamaktadır. Bu şekilde erişim, sahaların
değerlerinin okunması, yazılması ve işlevlerin çağrılmasını sağlar.
Düzenekler ayrıca PROTO nesnelerinin bulunmasına, böylece bu tip
nesnelerin örneklenmesine olanak sağlar.
Bu şekil program erişim X3D içerisinde iki şekildedir: Dışsal
Erişim (gömüldüğü program içerisinden erişim), İçsel Erişim
(desteklenen betik dilleri kullanılarak betikler aracılığıyla erişim)
Nesnelere program erişimi bu nesnelere arabirimler yardımıyla
sağlanır. Bir nesnenin arabirimi (veri ve işlev özellikleri) tanımlanmış ve
nesne tipi olarak adlandırılmaktadır. Bir düğümü temsil eden nesne tipi
ayrıca düğüm tipi olarak da bilinir. Nesne tipleri hem soyut hem de
somut olabilir. Soyu nesne tipleri örneklenemez. Bunun yerine, diğer
nesne tiplerinden kalıtmak veya bir sahanın türetilebilen düğüm tipinden
herhangi birini içerebildiğini belirtmek için kullanılır. Somut nesne
tipleri, soyut nesne tiplerinden türetilmiş ve örneklenebilir tiplerdir.
3.4.4 Nesne Yaşam Döngüsü
Düğümler bir yaşam döngüsüne sahiptir: yaratılır, kullanılır ve yok
edilirler. Aşağıdakilerden bir veya daha fazlası doğru ise nesne canlı
olarak kabul edilir:
a)
b)
c)
Düğüm sahnedeki kök düğümse
Düğüm canlı bir düğümün sahasında referans edilmişse
Canlı bir betikten düğüme referans varsa
27
d)
Düğüme dışsal program referansı varsa
b ve c kuralları öz yinelemeli olarak tüm canlı sahne çizgesini
kapsamaktadır.
3.5 DEF/USE Anlam bilimi
DEF anahtar kelimesi kullanılarak isimlendirilmiş bir düğüme bu
isim kullanılarak daha sonra USE ve ROUTE cümleleri yardımıyla
başvurulabilir. USE cümlesi düğümün bir kopyasını oluşturmaz. Bunun
yerine, aynı düğüm sahne çizgesine ikinci kere yerleştirilir, böylece
düğüm birden fazla ataya sahip olur.
Düğüm isimleri tek bir X3D dosyasına, prototip tanımına veya,
tarayıcı genişletmesi createX3DfromString veya betikteki SFNodes
yaratma düzenekleriyle oluşturulmuş karakter dizileri kapsamına
sınırlandırılmıştır. “NewNode” adı verilmiş bir düğüm (DEF NewNode),
NewNode faaliyet alanındaki SFNode veya MFNode sahalarında
herhangi bir “USE NewNode” cümlesi NewNode düğümünü referans
eder.
Düğüm isimleri DEF anahtar kelimesinin bulunduğu içerikte tekil
olmalıdır.
3.6 Prototip anlam bilimi
PROTO cümlesi daha önce tanımlanmış (var olan veya
prototiplenmiş) düğüm tiplerini kullanarak yeni düğüm tanımlar. Bir kere
tanımlandıktan sonraki prototiplenmiş düğüm tipler var olan düğüm
tipleri gibi sahne çizgesinde örneklenebilir.
Düğüm isim tipler her X3D dosyası için tekil olmalıdır. Var olan
düğümlerle veya daha önce aynı kapsamda tanımlanmış bir prototiple
aynı isim verilen prototip oluşturmanın sonucu bilinmemektedir.
Prototip ara birimi yeni düğümün sahalarını ve bu sahaların erişim
türünü belirler. ara birim tanımlaması, prototipin sahalarının tipleri,
28
isimleri ve var sayılan değerlerini (sadece initializeOnly ve inputOutput
sahalar için) içerir.
Arabirim tanımlaması inputOutput saha tanımlamalarını içerebilir,
bu sahalar aynı zamanda initializeOnly, inputOnly ve outputOnly olan
sahayı tanımlamanın elverişli bir yoludur. Zzz olarak adlandırılmış bir
inputOutput saha, zzz adlı initializeOnly, set_zzz isimli inputOnly ve
zzz_changed isimli outputOnly bir sahayı ayrı tanımlamayla aynı
anlamdadır.
Her prototip örneği prototipin tam kopyası olarak kabul edilebilir,
bu örnek kendi saha değerleri ve prototip tanımının kopyasını içerir.
Prototiplenmiş düğüm standart düğüm söz dizimi kullanılarak örneklenir.
Örneğin aşağıdaki prototip (boş arabirim tanımlamasına sahip):
<ProtoDeclare name='Cube'>
<ProtoBody>
<Shape><Box/></Shape>
</ProtoBody>
</ProtoDeclare>
Aşağıdaki şekilde ilklenebilir:
<Transform>
<ProtoInstance name='Cube'
containerField='children'/>
</Transform>
Eğer prototip içerisindeki outputOnly bir saha, inputOutput bir
saha ile ilişkilendirilmişse ilişkili outputOnly saha inputOutput sahanın
ilk değeri olmalıdır. Eğer outputOnly saha birden fazla inputOutput saha
ile ilişkilendirilse beklenmeyen sonuçlar oluşabilir.
Prototip tanımı bir veya daha fazla düğüm, iç içe geçmiş PROTO
cümleleri ve ROUTE cümlelerinden oluşur. İlk düğüm tipi prototipin
X3D dosyası içerisinde nasıl ilkleneceğini belirler. İlkleme prototip
tanımlamasının parametreleri doldurmak ve ilk düğüm (ve düğümün
sahne çizgesinin) kopyasını ilklemenin oluştuğu yere yerleştirmek
29
şeklinde gerçekleşir. Örneğin eğer prototipteki ilk düğüm bir Material
düğümü ise, bu prototipin örnekleri Material düğümünün kullanılabildiği
her yerde kullanılabilir. Diğer düğümler ve eşlik eden sahne çizgeleri
dönüşüm sıradüzeninin parçası olmayıp, prototip tanımı içerisindeki
ROUTE veya Script düğümleri tarafından referans edilebilirler.
Prototip tanımı içerisindeki düğümlerin sahaları prototip ara birim
tanımlamasındaki sahalarla düğüm gövdesinde IS cümlesi kullanılarak
ilişkilendirilebilir. X3D dosyasından prototip örnekleri okunduğu zaman,
prototip ara birim saha değerleri verilebilir. Verildiği zaman prototip
tanımındaki tüm düğümler için bu IS cümlesindeki değerler kullanılır.
Benzer olarak, prototip örneğindeki bir girdi sahası bir olay gönderdiği
zaman, bu saha için IS cümlesine sahip olan tüm düğümlere bu olay
iletilir. Prototip örneğindeki bir düğüm IS cümlesine sahip bir çıktı olayı
ürettiği zaman, bu çıktı sahasına bağlantılı (ROUTE yoluyla) tüm girdi
sahalarına olay gönderilir.
IS cümleleri prototip tanımlamasının içerisinde sahalar nerede
gözüküyorsa gözükebilir. IS cümleleri prototip tanımlamasında
tanımlanmış sahalara referans verebilir. Var olmayan bir tanımlamayı
referans eden IS cümlelerinin sonuçları bilinmemektedir. IS cümlesiyle
ilişkilendirilen sahanın tipi prototip ara birim tanımlamasındaki tip ile
uyumsuz ise oluşacaklar bilinmemektedir. Örneğin, SFColor tipini
SFVec3f ile ilişkilendirmek geçersizdir. SFColor ve MFColor’u da
ilişkilendirmek geçersizdir. Bunların terside doğrudur.
Eğer IS cümlesi aşağıdaki şekildeyse sonuçlar bilinmemektedir:
1.
inputOnly saha initializeOnly veya outputOnly saha ile ilişkiliyse
2.
outputOnly saha initializeOnly veya inputOnly saha ile ilişkiliyse
3.
initializeOnly saha inputOnly veya outputOnly saha ile ilişkiliyse
Prototip arabirimindeki bir inputOutput saha sadece prototip
tanımındaki inputOutput saha ile ilişkilendirilebilir, fakat prototip
tanımındaki inputOutput saha prototip arabirimindeki inputOutput,
inputOnly veya outputOnly sahayla ilişkilendirilebilir (Bkz. Çizelge 3.1).
30
Çizelge 3.1: Düğüm örneklerine PROTOTYPE eşleme kuralları
inputOutput
initializeOnly
inputOnly
outputOnly
inputOutput
Evet
Evet
Evet
Evet
intializeOnly
Hayır
Evet
Hayır
Hayır
inputOnly
Hayır
Hayır
Evet
Hayır
outputOnly
Hayır
Hayır
Hayır
Evet
Başka bir prototip tanımlaması içerisinde yer alan prototipler (iç
içe geçmiş) kendisini kapsayan prototipe yereldir. İç içe geçmiş prototip
gerçekleştirimleri en içteki prototip tanımlamasına referans ediyor
olabilir.
Bir PROTO cümlesi, tüm sahneden ayrı ve herhangi iç içe geçmiş
PROTO cümlesinden ayrı DEF/USE isim kapsamı oluşturur. Prototipin
içerisinde DEF yapısıyla isimlendirilmiş düğümler prototipin kapsamı
dışındaki USE yapıları tarafından referans edilemezler. Prototip kapsamı
dışında DEF yapısıyla tanımlanmış düğümler de prototip kapsamı
içerisinde USE yapılarıyla referans edilemezler.
Bir prototip prototip tanımlaması bittikten sonra dosyanın herhangi
bir yerinde ilklenebilir. Bir prototip kendi gerçekleştirimi içerisinde
ilklenemez (Öz yinelemeli prototipler geçersizdir).
3.7 Dışsal prototip anlam bilimi
EXTERNPROTO cümlesi yeni düğüm tipi belirler. İki istisna
dışında PROTO cümlesine denktir. İlk olarak, düğüm tipinin
gerçekleştirimi dışsal olarak ya uygun PROTO cümlesini içeren bir X3D
dosyasında veya gerçekleştirim bağımlı başka bir düzenekle saklanır,
ikinci olarak var sayılan saha değerleri verilmez, çünkü gerçekleştirim
uygun değerleri tanımlar.
EXTERNPROTO ara birim anlam bilimi PROTO cümlesi ile
aynıdır. Ancak var sayılan değerler yerel olarak belirlenmez. Ek olarak,
31
örneğe gönderilen olaylar düğümün gerçekleştirimi bulunana kadar ihmal
edilir.
Tanımlama yüklenene kadar, tarayıcı inputOutput sahaların ilk
değerlerine aşağıdaki kurallara dayanarak karar vermelidir (öncelik
sırasına göre);
• Örnekteki kullanıcı tanımlı değer (eğer tanımlanmışsa)
• Bu saha tipi için var sayılan değer
outputOnly sahalar için, başlangıçtaki ilk değer, bu veri tipi için var
sayılan değer olacaktır. EXTERNPROTO yüklenmesi aşamasında,
outputOnly sahanın ilk değeri bulunduğunda bu değer sahaya
uygulanmakta ve herhangi bir olay üretilmemektedir.
Ara birim tanımlamasındaki sahaların isim ve tipleri
gerçekleştirimde tanımlanmış olanların bir alt kümesi olmalıdır.
Gerçekleştirimde olmayan bir saha ve gerçekleştirimdekinden farklı tip
tanımlaması bir hatadır.
Ara birim tanımlamasından sonra belirtilen karakter katarları
prototipin gerçekleştiriminin konumunu verirler. Eğer birden fazla
karakter katarı tanımlanmışsa, tarayıcı tercih sırasına göre arama
gerçekleştirir.
Eğer EXTERNPROTO cümlesindeki bir URL bir X3D dosyasını
referans ediyorsa, dosya içerisinde bulunan ilk PROTO cümlesi dışsal
prototipin tanımlaması için kullanılır. EXTERNPROTO cümlesindeki
prototipin ismi ile dosyada PROTO tanımlamasındaki ismin aynı olması
gerekmez. Eğer URL X3D olmayan bir dosyayı referans ediyorsa
sonuçlar tahmin edilemez.
Tekrar kullanılabilir PROTO tanımlama kütüphanelerinin
kullanılabilmesi için, tarayıcılar “#isim” ile biten EXTERNPROTO URL
tanımlamalarının referans edilen X3D dosyası içerisinde “isim” ile
adlandırılmış PROTO cümlesini referans ettiğini bilmelidir. Örneğin,
standart materyalleri tanımlayan “materyal.wrl” dosyası aşağıdaki
şekilde tanımlanmış olsun:
#X3D V3.0 utf8
32
PROTO Altin [] { Material { ... } }
PROTO Gumus [] { Material { ... } }
...........
Bu kütüphanedeki bir materyal aşağıdaki şekilde kullanılabilir:
#X3D V3.0 utf8
EXTERNPROTO AltinKutuphaneden []
"http://.../materyal.wrl#Altin"
...
Shape {
appearance Appearance { material
AltinKutuphaneden {} }
geometry
...
}.....
3.8 Dıştan alma (Import) / Dışa aktarma (Export) anlam bilimi
IMPORT özelliği, yazarların Inline düğümlerle veya programlama
yoluyla yaratılan içeriğin dosyanın isim uzayına olay yönlendirme
amacıyla birleştirilmesine olanak sağlar. Dışsal prototiplemeye -dışsal
dosyalarda tanımlanmış prototiplerin her sahasına erişim sağlayan- karşıt
olarak IMPORT, dışsal olarak tanımlanmış düğümün tüm sahalarına tek
cümle ile erişim sağlar.
İçselleştirilmiş dosyalardan düğümlerin dıştan alınması iki cümle
ile sağlanır: IMPORT ve EXPORT. IMPORT cümlesi hangi Inline
düğümlerin ilgili dosyanın isim uzayına birleştirileceğini tanımlar.
EXPORT cümlesi ise diğer dosyalara görünür kılınacak düğümlerin
erişiminin kontrol edilmesinde kullanılır.
IMPORT cümlesi, yazarların Inline düğümlerle veya programlama
yoluyla yaratılan içeriğin dosyanın isim uzayına olay yönlendirme
amacıyla birleştirilmesine olanak sağlar. Bir düğüm içe aktarıldığı
zaman, ROUTE yardımıyla sahalarına olaylar gönderilebilir, veya
33
sahalarından dışarıya olaylar yönlendirilebilir. IMPORT cümlesi
aşağıdaki bileşenlere sahiptir:
•
İçe aktarılacak düğümü içeren Inline düğümün ismi
•
İçe aktarılacak düğümün ismi
•
İsim çakışmalarını önlemek için içe aktarılan düğümün çalışma
zamanı isim kapsamında tanımlı lakabı
IMPORT cümlesi aşağıdaki anlam bilimine sahiptir:
•
İçe aktarıldıktan sonra yeni düğüm DEF ile tanımlanmış herhangi
bir düğüm gibi yönlendirilebilir.
•
IMPORT cümlesi ile içe aktarılan düğümler USE cümlesi
yardımıyla örneklenemez.
•
Sadece EXPORT cümlesi kullanılarak dışa aktarılmış Inline
düğümler IMPORT cümlesi kullanılarak içe aktarılabilir.
Aşağıdaki örnek IMPORT cümlesinin kullanımını göstermektedir:
<Inline
DEF='I1'
url=' "url.x3d"
"http://online.adres/url.x3d" '/>
<IMPORT
AS='I1Root'/>
<PositionInterpolator
DEF='PI'/>
<ROUTE fromNode='PI'
fromField='value_changed' toNode='I1Root'
toField='set_translation'/>
Yukarıdaki örnekte rootTransform url.x3d dosyası içerisinde
Transform düğümü olarak tanımlanmış ve EXPORT cümlesi kullanılarak
dışa aktarılmıştır. AS kelimesi rootTransform için bir takma isim
ayarlamakta, böylece rootTransform sahne içerisinde I1Root ismiyle
referans edilmektedir.
EXPORT cümlesi X3D dosyası içerisinde diğer sahnelere
aktarılabilecek düğümleri tanımlamakta kullanılmaktadır. Sadece
EXPORT cümlesi ile dışa aktarılan isimler Inline cümlesi yardımıyla içe
34
aktarılmış dosyalardaki düğüm isimlerinin kullanılmasına olanak sağlar.
EXPORT cümlesi aşağıdaki bileşenlere sahiptir:
• Dışa aktarılacak düğüm ismi
• Dışa aktarılan düğümün diğer dosyalarda içe aktarılırken
kullanılacak olan takma ismi
EXPORT cümlesinin anlam bilimi:
•
Dışa aktarılan düğümler içe aktarıldıkları zaman DEF ile
tanımlanmış düğümler gibi yönlendirilebilir.
•
Dışa aktarılan düğümler USE cümlesiyle örneklenemez.
•
IMPORT cümlesi ile içe aktarılmış bir düğüm başka bir dosyada
kullanılmak üzere EXPORT düğümü ile dışa aktarılamaz.
Aşağıdaki örnek EXPORT cümlesinin kullanımını göstermektedir:
<Transform DEF='T1'/>
<EXPORT localDEF='T1' AS='rootTransform'/>
Yukarıdaki örnekte, T1 diğer X3D sahneleri tarafından kullanılmak
üzere rootTransform takma ismiyle dışa aktarılmaktadır. AS kelime bu
takma ismi tanımlamak için kullanılmaktadır. Diğer sahneler sadece
rootTransform kelimesini kullanarak içe aktarabilirler.
3.9 Olay Modeli
Olaylar X3D çalışma zamanı ortamında davranış üretmenin
birincil yöntemidir. X3D içerisinde olaylar şu şekillerde
kullanılmaktadır: zaman tabanlı canlandırmaların işletilmesi, nesne
seçmenin işlenmesi, kullanıcı hareketi ve çarpışmanın saptanması, sahne
çizge sıradüzeninin değiştirilmesi. Çalışma zamanı ortamı olayların
sistemde yayılımını iyi tanımlanmış kurallara göre yönetir.
Düğümler davranışı tetikleyen girdi sahalarını (inputOutput veya
inputOnly sahalar) tanımlar. Bir olay oluştuğu zaman, düğüm bildirimi
alır ve içsel durumunu ve sahalarından bir veya daha fazlasının değerini
değiştirir. Düğümler ayrıca düğüm içerisindeki durum değişim
35
işaretlerini veya diğer oluşumları gönderen çıktı sahalarını (inputOutput
veya outputOnly sahalar) tanımlar. Girdi sahalarına gönderilen ve çıktı
sahalarından gönderilen olaylar toplu olarak olaylar olarak tanımlanır.
Rotalar yazarın bir düğümün çıktı olaylarını bir başka düğümün
girdi olaylarıyla birleştirmesini sağlar. Böylece karmaşık davranışların
zorunlu
programlama
olmadan
gerçekleştirilmesi
sağlanır.
Yönlendirilmiş bir olay tetiklendiği zaman, ilgili hedef girdi olayı
bildirimi alır ve bu değişime göre tepkiyi işler. Bu işleme düğümün
durumunu değiştirebilir, yeni olaylar üretebilir veya sahne çizgesinin
yapısını değiştirebilir. Rotalar X3D dosyası içerisinde tanıtılabilir veya
SAI çağrımlarıyla programlama yoluyla tanımlanabilir.
Rotalar düğüm değildir. ROUTE cümlesi düğümler veya sahalar
arasında olay yolları oluşturmak için bir yapıdır. ROUTE cümleleri X3D
dosyasının en üstünde veya bir düğümün sahaları nerede olabiliyorsa
koyulabilir. Kaynak ve hedef düğümünden sonra koyulabilir, bir
düğümün içine koyulması o düğümle bir ilişki olmasını sağlamaz.
Bileşen veya destek seviyesi daha farklı bir kural önermiyorsa
hedef saha tipi kaynak sahanın tipiyle aynı olmalıdır.
Gereksiz yönlendirmeler ihmal edilir. Eğer X3D dosyası
yönlendirme yolunu tekrarlıyorsa ikinci ve sonraki benzer rotalar ihmal
edilir. Bu SAI yardımıyla dinamik olarak yaratılan rotalar için de
geçerlidir.
Yazarlar tarafından prototipleme düzeneği kullanılarak yaratılan
düğümler gelen olayların özel olarak işlenmesine olanak sağlar.
Prototiplenmiş düğümlere gelen olaylar, ara birim sahası yardımıyla
işlenmek için içsel düğümlere veya diğer ara birim sahalarına dışarıdaki
düğümlere yayılması için yönlendirilebilir. Yazar ayrıca olayları işleme
mantığını Script düğümü kullanarak gerçekleştiren düğümlere ara birim
yardımıyla yönlendirebilir.
Bir algılayıcı veya betik bir başlangıç olayı ürettiği zaman, olay
üretildiği sahadan ROUTE'lar ile diğer düğümlere yayılır. Bu diğer
düğümler tüm rotalar işlenene kadar yeni olaylar üreterek tepki verir. Bu
sürece olay şelalesi adı verilir. Bir olay şelalesi içerisinde üretilen tüm
36
olaylar başlangıç olayı ile aynı zaman imzasına sahip olur. Bunun nedeni
tüm olayların beraber hemen olduğunun dikkate alınmasıdır.
Başlangıç olayının şelalesindeki tüm olaylar oluştuktan sonra, olaysonrası işleme olay şelalesi tarafından uyarılmış eylemleri gerçekleştirir.
Tarayıcı aşağıdaki eylem dizisini tek bir zaman imzasında
gerçekleştirmelidir:
1.
Kamerayı o an bağlı olunan bakış açısının (Viewpoint düğümü)
konum ve yönelimine göre güncelle
2.
Algılayıcılardan girdileri değerlendir.
3.
Rotaları değerlendir.
4.
2 veya 3 adımlarında bir olay üretildiyse 2 adımına gidip devam
et.
Şekil 3.3 işletim modelinin kavramsal bir örneğini göstermektedir.
Şekil 3.3: Kavramsal İşletim Modeli
3.10 Genişletilebilir İşaretleme Dili (XML) Kodlama
Genişletilebilir İşaretleme
Language”) Genişletilebilir 3B
Dili (XML “Extensible Markup
(X3D “Extensible 3D”) 'nin X3D
37
kodlaması için kendi kendini doğrulamasında kullanılmaktadır. Bu X3D
kodlama diğer web dilleriyle birlikte çalışabilirliği arttıran web
uyumluluğu sağlar. XML, HTML(“Hypertext Markup Language”)'ye
benzeyen sistemler ve insanlar tarafından okunabilen yapısal veriyi
destekler. Açıklık için gereksiz sözler içerir, teknolojilerin modüler bir
ailesini temsil eder ve esas olarak Web teknolojileriyle birlikte çalışabilir.
X3D dosya yapısı: Dosyadaki ilk satır UTF-8 metninden
oluşmaktadır ve dosyanın bir XML dosyası olduğunu, doğrulamada
kullanılacak XML sürümünü ve karakter kodlamasını tanımlar.
Her X3D dosyası aşağıdaki XML dosya tanımlaması ile
başlamalıdır:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
“UTF-8” tanımlaması X3D dosyası içerisinde Uluslar arası
karakterlerin UTF-8 karakter kodlaması kullanılarak gösterilmesini
sağlar.
XML başlığından hemen sonra XML DOCTYPE cümlesi
gelmelidir. Bu cümle PUBLIC ve SYSTEM kelimeleriyle X3D DTD
(“Document Type Definition”) bilgisini sağlar.
X3D DOCTYPE tanımlaması şu şekildedir:
<!DOCTYPE X3D PUBLIC "ISO//Web3D//DTD X3D
3.0//EN"
"http://www.web3d.org/specifications/x3d3.0.dtd">
DTD doğrulamasına başka bir seçenek olarak XML Schema
doğrulaması XML Schema ve X3D isim uzaylarının tanımlanmasıyla
gerçekleştirilebilir. Aşağıda buna bir örnek verilmektedir:
<X3D profile='Immersive'
xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchemainstance"
xsd:noNamespaceSchemaLocation="http://www.we
b3d.org/specifications/x3d-3.0.xsd">
38
DOCTYPE veya Schema tanımlamaları isteğe bağlıdır.
Genişletilmiş etiket kümelerini desteklemek için yazarlar temel belge
tanımlamalardan farklı belgeleri referans edebilirler. Ancak bu diğer
DTD'ler temel X3D DTD/Schema'ya uyumlu olmalıdır. Yazarlar X3D
DOCTYPE cümlesini işlevsellik eklemek için genişletme düzenekleri
olarak kullanmalıdır.
Daha sonra X3D belge kök etiketi gelmelidir. Bu etiket profil
bilgisi ve isteğe bağlı Schema doğrulama bilgisini içerir. X3D belge kök
etiketinde isteğe bağlı başlık bölümü vardır ve en sonda zorunlu olan
sahne gövdesi yer alır.
ÖRNEK
<X3D profile='Immersive'> 
<head> 
<meta name='description' content=‘Basit bir
silindir ornegi. '/>
<meta name=‘dosyaAdi'
content=‘KirmiziKutu.x3d'/>
</head>
<Scene>

<Group>
<Shape>
<Appearance DEF=‘KIRMIZI'>
<Material diffuseColor='1 0 0'/>
</Appearance>
<!– Varsayilan kirmizi kutu
kenarlar=1,merkeze yerlestirilir-->
<Cylinder />
</Shape>
39
</Group>
</Scene>
</X3D>
XML kodlamada  karakter serileri yorumları belirlemek
için kullanılır.
ÖRNEK

Bu duruma istisnalar sadece XML CDATA bölümlerinde yer alan,
XML ayrıştırması sırasında yok sayılan ve gömülü betik kodu için
kullanılan metinlerdedir. Ayrıca çift tırnak ile ayrılmış SFString ve
MFString sahaları içerisindeki kısımlar da yok sayılır. Buradaki
karakterler özel karakterlerle temsil edilir ( < yerine < ve > yerine
>).
Özellik değerleri tek tırnak (') veya çift tırnak (“)
ile
tanımlanmaktadır. XML işleyicilerin kendisi hangi tip verilerle
karşılaştığına karar vermektedir. Ne yazarlar ne de ayrıştırıcılar
karşılaşılan karakterlerin tipine garanti verebilir.
XML öğeleri (örneğin X3D düğümleri) özellik değerleri içerisinde
gözükmeyebilir.
XML özellik değerleri dışında karşılaşılan boşluklar, tablar, satır
beslemeler ve satır başları ayırıcı karakterler olarak kullanılır. Virgüller
XML öğeleri veya özellik değerleri arasında karıştığı zaman beyaz
boşluk olarak yok sayılmaz.
X3D özellik değerleri içerisinde kurallar biraz farklıdır. Virgüller,
boşluklar, tablar, satır beslemeler ve satır başları ayırıcı karakter olarak
kullanılırlar. Ayırıcı karakterler ve yorumlar toplu olarak beyaz boşluk
olarak adlandırılır.
Saha, olay, PROTO, EXTERNPROTO ve düğüm isimleri kontrol
karakterleri (0x0-0x1f, 0x7f), boşluk (0x20), çift veya tek tırnak (0x22: ",
0x27:'), diyez (0x23: #), virgül (0x2c:,), nokta (0x2e:.), köşeli parantez
(0x5b,0x5d: []), ters bölü (0x5c:\) veya parantez (0x7b, 0x7d:{})
içermemelidir . İlk karakter sayı (0x30-0x39), artı (0x2b: +) veya eksi
40
(0x2d: -) olmamalıdır. Diğer durumlarda isimler ISO 10646 karakter
kodlanmış UTF-8 kullanılmış olabilir. X3D büyük küçük harf duyarlıdır.
“Sphere” “sphere” kelimesinden farklıdır ve “BEGIN” “begin”'den
farklıdır.
Farklı X3D kodlamaları arasındaki çalışabilirliği korumak için
aşağıdaki anahtar kelimeler saha, olay, prototip veya düğüm isimleri için
kullanılmamalıdır:
•
AS
•
component
•
DEF
•
EXPORT
•
EXTERNPROTO
•
FALSE
•
head
•
IMPORT
•
initializeOnly
•
inputOnly
•
outputOnly
•
inputOutput
•
IS
•
meta
•
NULL
•
PROTO
•
ROUTE
•
Scene
•
TO
•
TRUE
41
•
USE
•
X3D
Cümleler ve Yapılar: Gerekli olan XML başlık ve <X3D> belge
kök etiketinden sonra X3D dosyası aşağıdakilerin herhangi bir
çeşitlemesini içerebilir:
a. Tek bir isteğe bağlı <head> öğesi, bu öğe bileşen ve üst bilgiyi
içerir.
b. Zorunlu tek <Scene> öğesi, bu öğe sahnenin kök düğümü olarak
hizmet eder ve bir veya daha fazla sahne çizgesi öğesi içerebilir.
c. 0
veya
daha
fazla
sayıda
<ExternProtoDeclare> yapısı
<ProtoDeclare>
veya
d. 0 veya daha fazla düğüm öğesi
e. 0 veya daha fazla USE yapısı
f. 0 veya daha fazla ROUTE yapısı
g. 0 veya daha fazla IMPORT veya EXPORT yapısı
X3D düğümleri XML öğeleri olarak ifade edilir (etiketlenmiş
isimler). Basit düğüm olmayan X3D sahaları, isim=”değer” biçiminde
XML özelliği olarak ifade edilir.
Diğer X3D düğümlerine saha olarak hizmet eden düğümler
içerilmiş XML öğesi olarak ifade edilir (ek etiketlenmiş isimler).
Bir düğüm cümlesi düğüm öğesinin tip isminden, onu takip eden
basit saha özelliklerinden oluşur. Bir düğüm örneği DEF özelliği
kullanılarak yaftalanabilir.
Her etiket < ve > karakterleriyle başlar ve biter. Bir düğümün
gövdesi ilgili açma ve kapama etiketleriyle sınırlandırılabilir. (Örnek:
<Sphere></Sphere>)
ÖRNEK 1 düğüm ve saha sözdizimini kullanmayı göstermektedir :
<Group DEF='OrnekCocukOge'>
<Shape>
42
<Box/>
<Appearance>
<Material diffuseColor='0.6 0.4 0.2'/>
</Appearance>
</Shape>
</Group>
ÖRNEK 2 Başka bir seçenek olarak kapatma aynı etiketin sonuna
“/” işareti koyularak da yapılabilir:
<Viewpoint DEF='OrnekTekOge'
description='Merhaba Sozdizimi'/>
<NavigationInfo type='"EXAMINE" "ANY"'/>
Bir düğüm öğesi her düğüm tipine uygun sıfır veya daha fazla saha
özelliği içerebilir. ProtoDeclare yapısının ProtoBody içerisine
yuvalandığı zaman, bir düğümün gövdesi isteğe bağlı olarak IS cümlesi
ile başlayabilir, bu cümle bir veya daha fazla connect cümlesi içerebilir.
Bir düğüm daha sonra sıfır veya daha fazla çocuk düğümü, ROUTE
cümleleri, ProtoDeclare veya ExternProtoDeclare cümleleri içerebilir. Bu
içerilen düğümler ve cümleler her düğüm tipi için uygun olarak kabul
edilmiştir ve herhangi bir sırada olabilir.
Beyaz boşluklar düğümün ismini ve ozellik=”deger” çiftlerini
birbirinden ayırmalıdır, ancak etiketlerin baş ve sonlarında olması şart
değildir.
Düğümler arasındaki ata-çocuk ilişkilerinin XML tabanlı sahne
doğrulamasıysa X3D Belge Tip Tanımlaması (“Document Type
Definition” DTD) veya X3D Schema ile gerçekleştirilmektedir.
DEF ve USE özellik söz dizimi: USE özelliği DEF ile
tanımlanmış bir düğümün referans kopyası olduğunu belirtir. DEF XML
tipi ID ile atanır, USE ise XML tipi IDREF ile atanır.
Sahnedeki her DEF (ID) değeri tekil olmalıdır. Tekil olmayan DEF
isimleri doğrulama hatalarına sebep olabilir. Bu XML'in kısıtlamasıdır.
<Transform DEF='OrnekUSE'
rotation='0 1 0 0.78'
translation='0 2.5 0'>
43
<Group USE='OrnekTekOge'/>
</Transform>
USE=”herhangiBirIsim”
özelliğini
içeren
containerField ve class dışında özellik içeremezler.
düğümler
containerField özellik söz dizimi: Her düğüm tipi, bu tipin
içerebileceği sahaların tip ve ismini tanımlar. Genel olarak, neredeyse
tüm saha düğüm ilişkisi X3D'deki iyi tanımlanmış ata-çocuk ilişkisi
sayesinde açıktır.
containerField özelliği düğümlerin içerilebileceği düğüm tiplerini
belirlemek için kullanılmaktadır. Örneğin Sensor düğümleri Gruplama
düğümlerinin children sahaları içerisinde barındırılmaktadır, bu yüzden
tüm Sensor düğümleri containerField='children' özelliğini varsayılan
olarak içerir.
containerField değeri ihmal edilebilir. İlgili düğümün varsayılan
containerField değeri düğümün atasıyla farklı bir ilişkisi var ise
değiştirilebilir.
<Collision>
<Shape containerField='proxy'>
<Sphere/>
</Shape>
<Group USE='OrnekCocukOge'/>
</Collision>
Prototip ve saha tanımlama söz dizimi: Prototip tanımlaması
ProtoDeclare anahtar kelimesi, onu takip eden prototipin isim özelliği,
isteğe bağlı arabirim saha tanımlamalarını içeren ProtoInterface ve
zorunlu olan gövde tanımlamasını içeren ProtoBody yapılarından oluşur.
Prototip saha cümleleri field anahtar kelimesi, onu sırasıyla takip
eden name sahasının değeri, type sahası ve accessType (inputOnly,
outputOnly,initializeOnly veya inputOutput değerlerini içerebilir)
sahasını içerir.
ÖRNEK Bir prototip tanımlaması (saha tanımlamaları olan ve
olmayan):
44
<ProtoDeclare name='YeniDunyaBilgiDugumu'>
<ProtoBody>
<WorldInfo DEF='OrnekPrototipGovde'/>
</ProtoBody> </ProtoDeclare>
<ProtoDeclare name='YayiciMateryal'>
<ProtoInterface>
<field name='sadeceRenk'
type='MFColor'
accessType='inputOutput'/>
</ProtoInterface>
<ProtoBody>

<Material diffuseColor='0 0 0'>

<IS>
<connect nodeField='emissiveColor'
protoField='sadeceRenk'/>
</IS>
</Material>
</ProtoBody>
</ProtoDeclare>
Bir saha cümlesi ayrıca eğer erişim tipi (accessType) initializeOnly
veya inputOutput ise varsayılan değeri içermelidir. Basit değerler
özelliğin değerinde içerilir(Örnek: deger='TRUE'). Düğüm değerleri
sahanın tanımlaması içerisinde çocuk düğümler olarak içerilir.
Örnek <Group DEF='VarsayilanDugumDegeri'/> ProtoDeclare
yapısı için varsayılan deger ataması olmaktadır:
<ProtoDeclare name='GrubuYukari2MTasi'>
<ProtoInterface>
<field name='children'
type='MFNode'
accessType='inputOutput'>
<Group DEF='VarsayilanDugumDegeri'
45
bboxSize='2 2 2'/>
</field>
</ProtoInterface>
<ProtoBody>
<Transform translation='0 2 0'>
<Group>
<IS>
<connect nodeField='children'
protoField='children'/>
</IS>
</Group>
</Transform>
</ProtoBody>
</ProtoDeclare>
Aynı saha çoklu düğüm prototipleri tarafından kullanılabilir.
IS/connect cümle söz dizimi: Prototip tanımlaması içerisindeki
düğüm cümlesi isteğe bağlı olarak <IS> cümlesi içerebilir. <IS> cümlesi
de bir veya daha fazla <connect> cümlesi içerebilir. Her <connect>
cümlesi ata düğümün arabiriminden nodeField özelliğini, onun
arkasından ProtoDeclare yapısından protoField özelliğini içerir.
Sahaların type ve accessType özellikleri tam olarak eş olmalıdır.
nodeField ve protoField isimleri aynı olabilir.
ExternProtoDeclare cümle söz dizimi: ExternProtoDeclare
cümlesi ExternProtoDeclare öğesinden, referans edilen prototipin name
özelliğinden ve prototipi tanımlayan sahneyi referans eden bir veya daha
fazla adresi gösteren URL'den oluşmaktadır. Sıfır veya daha fazla
içerilmiş saha tanımlaması prototipin arabirimini sağlamak için takip
edebilir.
İçerilmiş saha cümleleri field anahtar kelimesini, onu takip eden
name saha değerini, type saha değerini ve saha erişim tipini (accessType)
içerir.
URL değerleri çift tırnaklarla belirlenmiş yerel veya uzak
dosyaların adreslerini içerir. Her dosya ismi veya adres # işaretiyle dışsal
olarak tanımlanmış prototipin ismini içermelidir.
46
ÖRNEK Dışsal prototip tanımlaması:
<ExternProtoDeclare
name='BakisKonumYonelim'
nodeType='Viewpoint'
url='"BakisKonumYonelim
Prototype.wrl#BakisKonumYonelim"
"http://www.myorg.org/Examples/BakisKonumYon
elim Prototype.wrl#BakisKonumYonelim"
"BakisKonumYonelim
Prototype.x3d#BakisKonumYonelim"
"http://www.myorg.org/Examples/BakisKonumYon
elim Prototype.x3d#BakisKonumYonelim"'>
<field name='enabled'
type='Boolean'
accessType='exposedField'/>
ProtoInstance ve fieldVale cümleleri söz dizimi: ProtoInstance
öğesi düğümlerin örneklerini yaratmak için kullanılmaktadır. Örneği
yaratılacak olan düğümler sahnede ya ProtoDeclare yapısıyla veya
ExternProtoDeclare yapısıyla tanımlanmış olmalıdır.
ProtoInstance sıfır veya daha fazla fieldValue öğesi içerebilir. Bu
öğeler ProtoDeclare veya ExternProtoDeclare içerisinde tanımlanmış
ilgili sahaların ilk değerlerini sağlamada kullanılmaktadır. Bu fieldValue
ilklemeleri erişim tipleri initializeOnly veya inputOutput olan sahalar
için kullanılmaktadır.
ÖRNEK
<Transform translation='0 -2.5 0'>
<Shape>
<Appearance>
<ProtoInstance name='YayiciMateryal'>
<fieldValue name='sadeceRenk'
value='0.2 0.6 0.6'/>
</ProtoInstance>
</Appearance>
<Text string='"Prototip Soz dizimi"
"Ornekler"'>
47
<FontStyle justify='"MIDDLE"
"MIDDLE"'/>
</Text>
</Shape>
</Transform>
<ProtoInstance name='BakisKonumYonelim'>
<fieldValue name='enabled' value='true'/>
</ProtoInstance>
ROUTE cümle söz dizimi: ROUTE cümlesi fromNode,
fromField, toNode ve toField özelliklerini içerir. fromNode ve toNode
özellikleri XML tipi IDREF şeklindedir. Anlamları önceki DEF
değerlerinin eşlenmesidir.
Aşağıdaki anlambilimsel kısıtlamaları geçerlidir:
•
ROUTE öğeleri sahne çizgesi öğesi değildir.
•
ProtoDeclare içerisinde DEF'lenmiş düğümler farklı bir isim
uzayı biçimlendirdikleri için ROUTE içerisinde ProtoDeclare
içindeki öğeleri referans etmek hatalıdır.
ÖRNEK:
<TimeSensor DEF='Saat' cycleInterval='4'
loop='true'/>
<OrientationInterpolator
DEF='Egiren'
key='0 0.5 1'
keyValue='0 1 0 0,0 1 0 3.1416, 0 1 0
6.2832'/>
<ROUTE fromNode='Saat' fromField='fraction'
toNode='Egiren' toField='set_fraction'/>
<ROUTE fromNode='Egiren'
toNode='OrnekUSE' toField='rotation'/>
IMPORT/EXPORT cümle söz dizimi: Aşağıdaki XML söz
dizimi X3D'nin IMPORT/EXPORT işlevselliğine uygulanmaktadır.
48
IMPORT cümlesi IMPORT öğesi, onu takip eden inlineDEF,
exportedDEF ve AS özelliklerinden oluşur. EXPORT cümlesi EXPORT
öğesi, onu takip eden localDEF ve AS özelliklerinden oluşur.
ÖRNEK 1 IMPORT cümlesinin XML kodlaması:
<Inline DEF='I1'
url='"herhangiBirURL.x3d"'/>
<IMPORT InlineDEF='I1'
exportedDEF='rootTransform'
AS='I1Root'/>
<PositionInterpolator DEF='PI'/>
<ROUTE fromNode='PI'
toNode='I1Root' toField='set_translation'/>
ÖRNEK 2 EXPORT cümlesinin XML kodlaması:
<Transform DEF='T1'/>
<EXPORT localDEF='T1' AS='rootTransform'/>
Betiklerin kod içerisine gömülmesi: Betik kodları XML
ayrıştırıcıları tarafından ayrıştırılacak şekilde yerleştirilmemelidir. Bu
yüzden bu tip kodlar ayrıştırmayı önlemek için uygun şekilde
yerleştirilmesi gerekiyor. Bu tip uygun yerleştirimin tercih edilen
yöntemi CDATA yapısı içerisinde, <field/> ve <IS><connect/></IS>
tanımlamalarının takip ettiği şekilde yapılmasıdır. CDATA yapısı
içerdiği tüm karakterlerin herhangi bir farklı işleme maruz kalmadan,
değiştirilmeden kalmasını sağlar.
Eğer hem url sahası hem de bir CDATA cümlesine rast gelinirse,
url sahası ilk olarak işlenir. Böylece CDATA yapısı url'ye ek olarak
eklenecek değer olarak ele alınır. Bu sıralama çevrim içi çalışan
sahnelerin içerisindeki betiklerin değişikliklerinin aynen yansımasını ve
yazarın güncellemelerini kolaylaştırır.
ÖRNEK Script düğümü içerisinde CDATA yapısı kullanımı:
<Script directOutput='true'>
<field name='ROOT' type='SFNode'
accessType='initializeOnly'>
<Transform USE='ROOT'/>
49
</field>
<![CDATA[
javascript:
function R ()
{
return Math.random();
}
function initialize()
{
for (i=0; i < 10; i++)
{
rand1 = 100*R();
rand2 = 100*R();
rand3 = 20*R();
rand4 = 40*R();
rand5 = 20*R();
string =
'Transform {' +
' translation ' + rand1 + ' 0 ' +
rand2 +
' children [' +
'
Shape {' +
'
appearance Appearance {' +
'
material Material {' +
'
diffuseColor ' + R() + ' ' + R() + ' '
+ R() +
'
}' +
'
}' +
'
geometry Box {' +
'
size ' + rand3 + ' ' + rand4 + ' ' +
rand5 +
'
}' +
'
}' +
' ]' +
50
'}';
newNode =
Browser.createVrmlFromString(string);
ROOT.children[i] = newNode[0];
}
}
]]>
</Script>
3.11 X3D Kullanım Alanları
X3D Birliği, standart için yoğun beklentiler içerisinde olan
uygulama
marketlerindeki
X3D-Tabanlı
açık
standartların
geliştirilmesini hızlandırmak için bazı alanlara odaklanmıştır. Birlik
birincil olarak CAD (CDF), Tıbbi (MedX3D) ve Görsel Benzeştirim
(XMSF) marketlerine ve bir çok ikincil markete (Coğrafi-Uzaysal,
Eğitim, Teknik Yetiştirme ve Belgeleme, Eğlence ve Oyunlar, ...)
odaklanmıştır.
CAD (CDF):Milyarlarca dolar CAD ve teknik ürün bilgisine
yatırım olarak sağlanmaktadır. Ancak, CAD uygulamaları tarafından
yaratılan veriler, işletmelerdeki diğer kullanıcılar arasında paylaşımı
zordur. 3B verinin , örneğin CAD mühendislik dosyaları, satış ve
pazarlama veya eğitim için diğer uygulamalarla bütünleştirilmesi zaman
alıcı ve zor bir iştir.
X3D CAD başlangıç açık standartları müşterilerin karmaşık 3B ve
teknik verilere erişmelerini ve bu verileri işletmede diğer genel masaüstü
uygulamalarına bütünleştirmelerine izin verecektir. CAD ve mühendislik
dışındaki meslekteki kişilerin bu canlandırma,materyal ve kaplama içeren
grafiksel veriye erişmesi üretkenliğin artmasına, maliyetlerin azalmasına
ve yeni gelir kaynaklarına neden olacaktır. Bu CAD verisinin değerinin
arttırıp, diğer alanlardaki maliyetlerin azaltacaktır. Uygulamalar; müşteri
görselleştirme, tasarım iletişimi, eğitim, teknik belgeleme, satış ve
pazarlama ve müşteri desteğini içerir.
CAD3D Çalışma grubu bir dosya biçimi ve veri aktarım süreci
belirlemiştir. Biçim, “CAD Distillation Format” (CDF), CAD verisinin
51
yayın ve etkileşimli ortam için açık biçime çevrilmesine olanak sağlar.
Bu süreç yüzeylerin CAD olmayan ortamlardaki daha genel yapılara
çevrilmesine yarayan araçlar barındıran açık ana çatı ardışık düzeni de
içerir.
Temel Noktalar
1.
Yüksek karmaşık veriden düşük karmaşık veriye doğrudur
2.
Düşük maliyetli uyarlama
3.
Genişletilebilir, açık teknolojiden kaldıraçlanmış açık bir
teknoloji
4.
Telifsiz
5.
Pazara çıkış zamanı ve maliyetleri düşürmek için, satış ve
pazarlama, hizmet süreçleri, üretim ve tasarım arasında iletişim
kanalı yaratır.
Uygulama Alanları
1.
Elektronik eğitim kılavuzları
2.
Canlandırmalar
3.
Özel biçim tanımlayıcılar (Örnek araba),
(Örnek giyim)
4.
Mimari, Mühendislik, Yapı: Bakım, güvenlik, ön ve son
inceleme, yol haritası
ürün incelemeler
Görsel Benzeştirim ve İletişim: Genişletilebilir modelleme ve
benzeştirim ana çatısı (“eXtensible Modeling and Simulation
Framework” XMSF) , model tayfı ve yapıcı, sanal ve canlı model içeren
benzeştirimler çapında birlikte çalışabilirliği desteklemektedir. Ayrıca
var olan benzeştirim ana çatıları ve gittikçe önem kazanan uzaktan
öğretim teknolojilerini de bütünleştirmektedir. X3D ve XML web
servislerini yeni nesil dağıtık benzeştirimlere olanak sağlamak için
kullanmaktadır.
X3D, kendini doğrulayabilen ve güvenilir işleme yeteneği olan
“Extensible Markup Language” (XML) kullanarak sahneleri kodlamayı
destekler. Gelişmiş X3D yetenekleri Coğrafi-Uzaysal işaretleme, insansı
52
canlandırma, IEEE Dağıtık Etkileşimli Benzeştirim (“DIS”) protokolünü
kullanarak paylaşımlı-durum dağıtımı, prototip yapımı, sunucu üretimli
özel arazi, fotoğrafik resim örtme, kartografik veya sözde renkli resimler,
algılayıcı gösterim ve varlık hareketi için bütünleştirilmiş fizik, çok
sayıda kullanıcı etkileşim yöntemleri ve ölçeklenebilir birbiriyle ilişkili
sahnelerin yüklenip, kaldırılması olarak sayılabilir.
XMSF
• Genişletilebilir bir ana çatı uygulanan web tabanlı projeler, yeni nesil
modelleme ve benzeştirim (MvB) uygulamalarının ortaya çıkmasına,
geliştirilmesine ve birlikte çalışmasına olanak sağlayacaktır
• Bu tip MvB uygulama ana çatıları için işlevsel taktik sistemler
desteği eksikliği hissedilen, fakat temel gereksinimdir.
• Genişletilebilir XML altyapı tabanlı diller.
3.12 Xj3D ve Sahne Erişim Arayüzü (SAI)
Kullanıcı kendi kodunu kullanarak X3D sahnesiyle etkileşim
kurmak istediğinde, ya Script yerleşik düğümünü veya dışsal
uygulamaları kullanacaktır. Bu dışsal uygulamalar Sahne Erişim
Arayüzü (SAI “Scene Access Interface”)’nü kullanacaktır. Bu ara yüz,
doğrudan sahne çizgesinin kendisini değiştirmeden X3D sahne çizgesini
değiştirme protokolüdür.
SAI, tarayıcı ve sahne çizgesini dışsal bir uygulama veya yerleşik
Script düğümleriyle değiştirmek için ortak ara yüzdür. Ancak, dışsal
uygulama için yazılmış bir kodun hemen betik olarak kullanılması olası
değildir. İki ortam da sahne çizgesiyle etkileşim ve erişim için oldukça
farklı gereksinim ve yeteneklere sahiptir. X3D SAI belirtimi kodun bağlı
olduğu ortam için tek, birleşmiş programatik ara yüz ve kısıtlar
sunmaktadır.
Kavramsal olarak SAI X3D sahnelerine aşağıdaki beş erişim
şekline izin verir:
Tarayıcının işlevselliğine erişim
53
Tarayıcı eylemleriyle ilgili bildirilerin alınması, örneğin kötü
URL, başlama ve kapanma gibi.
Sahne içerisindeki düğümlerin girdi yetenekli sahalarına olay
gönderimi
Sahne içerisindeki düğümlerin çıktı
gönderilen son değerlerini okuma
Sahne içerisindeki sahaların
değiştirilince bilgilenme
yetenekli sahalarının
değerleri
olaylar
tarafından
X3D tarayıcı içerisinde SAI hizmetleri kullanılarak erişilebilecek
dört ana veri derlemesi vardır: Tarayıcı, yüklü olan sahnenin üst bilgisi,
sahne çizgesindeki düğümler, ve düğümlerdeki sahalar. Tanımlama ve
belirtimler hizmet terimleri içerisinde çerçevelenmiştir. Bir X3D
tarayıcısı, dışsal uygulamaların etkileşimi için bir hizmet kümesi sunar.
X3D SAI belirtiminde bahsedilen hizmetleri kullanan kodlar
kullanıcı kodu olarak dikkate alınır. Kullanıcı kodu ya sahne çizgesinin
içerisinde veya tarayıcıya dışsal olarak bulunur. Kod bu SAI belirtiminde
belirtilen hizmetleri kullanmalıdır, tarayıcıya özgü hizmetleri
kullanmamalıdır. Ek olarak, SAI belirtimindeki hizmetler belirli bir
tarayıcıya doğal (“native”) düğüm genişletmeleri yazmak için
tasarlanmamıştır. Bir tarayıcının doğal genişletmeleri gerçekleştirmek
için sunduğu kendi malı olan programatik arabirimler SAI belirtiminin
bir parçası değildir. Eğer kod bu genişletmeleri kullanıyorsa SAI
belirtimi açısından kullanıcı kodu olarak tanımlanamaz.
İçsel eylemlerde görev almak isteyen kullanıcı kodunun sahne
çizgesindeki temsilcisi düğüm kapsama düğümüdür. Kullanıcı kodunun
yaşam döngüsü kapsama düğümü tarafından yönetilmektedir. Kapsama
düğümü canlandığı zaman, kullanıcı kodu da canlanır. Kapsama düğümü
kaldırıldığı ve canlı sayılmadığı zaman bu düğüm tarafından kapsanmış
olan kullanıcı kodu da sonlandırılmalıdır. Kullanıcı kodunun kapsayan
düğüme referansı olması bu düğümün yaşamını devem ettirmesini
sağlayamaz. Tarayıcı kapsayan düğüm canlı değilken son söz sahibidir.
Kullanıcı kodunun tek bir örneği bir çok kapsama düğümü örneği
tarafından paylaşılabilmektedir.
54
Bir uygulama, X3D tarayıcının parçası olmayan dışsal süreçtir. Bu
uygulama X3D tarayıcıya tarayıcının istekleri doğrultusunda bir çeşit
bağlantı yapar. Uygulama X3D tarayıcının bir parçası olarak varolmaz.
Uygulama X3D tarayıcıdan bağımsız bir şekilde, farklı makineler
üzerinde de yer alabilir. Uygulama yeni tarayıcı örneği yaratma
işleminden sorumlu olabilir veya kendisini hali hazırda var olan bir
tarayıcıya bağlayabilir.
Kullanıcı kodu ve X3D tarayıcı arasındaki tek bağlantının yaşamını
oturum tanımlar. Tek bir tarayıcının birden fazla oturuma eş zamanlı
olarak hizmet vermesi mümkündür (Örneğin tek bir sahnedeki birden
fazla betik düğümleri).
Tek bir uygulama, çok sayıda tarayıcıya bir çok farklı oturum
içerebilir, ancak tek betik düğümü içermemelidir. Dışsal uygulamalar ile
birçok X3D tarayıcı arasındaki bir çok eş zamanlı oturuma izin
verilebilir. Ancak ferdi gerçekleştirimler bu tip çoklu eş zamanlı oturuma
kısıtlamalar getirebilir.
Tarayıcı, etkin X3D sahne çizgesi için temel kapsama düzeneğidir.
Tarayıcı tüm sahne çizgesini içerir, ayrıca bu sahne çizgesini dinamik
olarak değiştirebilmek için en temel çekirdek yetenek kümesini sağlar.
Kullanıcı makinesinde bir çok X3D tarayıcısı eş zamanlı olarak
çalışabilir. Bu yüzden her tarayıcı oturum içerisinde tekil tanımlayıcı ile
temsil edilmelidir. Bu tanımlayıcı tek tarayıcı örneğinin farklı istekleri
için aynı olmalıdır. Bu aynı tarayıcıya erişen iki uygulamanın kesin bir
şekilde bilgi paylaşmasını sağlar.
Tarayıcı işlevselliğinin kullanımını gerektiren herhangi bir eylem
hizmet isteğini tarayıcı tanımlayıcısıyla belirtmelidir.
Sahne, tek bir X3D sahne çizgesini ve bu çizge hakkındaki tüm
bilgiyi temsil eder. Sahne X3D dosyasının programatik eşidir. Düğümler,
rotalar, proto tanımlamaları, içe aktarmalar ve dışa aktarmalar, ve geçerli
X3D dosyasının içerebileceği her türlü bilgiyi içerebilir. Tarayıcı belli bir
zamanda bir veya daha fazla sahne içerebilir. Örneğin bir sahne başka bir
sahneyi içermesine olanak sağlayan Inline düğümünü kullanabilir.
Sahnenin canlı veya tarayıcı içerisinde çalışıyor olması
gerekmemektedir. Kullanıcı tarayıcıya eklenmemiş yeni bir sahne
55
yaratabilir ve programatik olarak düğüm, rota gibi bilgilerle doldurabilir.
Bu sahne doğrudan kaynak dosyasını yayınlamak için güzel yazıcı gibi
araç programlarına veya tarayıcıdaki sahneyi değiştirmek için
aktarılabilir.
Sahne çizgesindeki en küçük etkileşim nesnesi düğümdür. Bir
düğüm çıkarılabilir, eklenebilir. Her düğüm tekil tanımlayıcı ile
tanımlanmıştır. Bu tanımlayıcı oturum boyunca tekildir. Şöyle ki, tek ir
tarayıcı birden fazla uygulamaya hizmet sunuyor olabilir, bu yüzden tüm
düğüm tanımlayıcıları oturumun yaşamı boyunca tekil ve değişmez
olmalıdır. Bu, iki dışsal uygulamanın karışıklık yaşamadan birbirleriyle
veri paylaşmasına olanak sağlar, bu paylaşılmış veri ile tarayıcıdan
hizmet taleplerinde bulunabilirler.
SAI'nin çoğu işlemi bir düğüme referans edinmekle başlar. Bir
düğümün referansını almanın bir çok yolu vardır. Düğüm, DEF yapısıyla
isimlendirilip daha sonra uygun hizmet kullanılarak veya sahne çizgesi
kök düğümden dolaşılarak alınabilir. Düğüm referansı alındıktan sonra
bu düğümün tüm sahalarına erişilebilir.
Bir düğüm referansının maruz kaldığı ve farklı yeteneklere sahip
olduğu bir yaşam döngüsü vardır. Yaşam döngüsü şu şekildedir:
•
Yaratma: Düğüm tarayıcı içsel araçları tarafından tüm saha
değerleri var sayılan değerlerine ayarlanmış şekilde ilklenir.
•
Ayarlama: Saha değerleri varsayılan değerlerinden gerekli
değerlere ayarlanır.
•
Gerçeklenmiş: Düğüm sahne çizgesinde ve/ya betiklemeye
katılır.
•
Yok edilmiş: Düğüm artık sahne çizgesinin bir parçası değildir ve
betik seviyesinde kendisine bir referans yoktur.
Okuma ve yazma için saha erişimi, düğümün durumuna bağlıdır.
Çizelge 3.2'de bu durumlar ve yetenekler listelenmiştir.
56
Çizelge 3.2: Düğümün yaşam döngüsündeki saha erişim yetenekleri
Saha Tipi
Yaratma Ayarlama
Gerçeklenmiş
Yok
edilmiş
initializeOnly
yok
okuma/yazma
yok
yok
inputOnly
yok
yok
yazma
yok
outputOnly
yok
yok
okuma
yok
inputOutput
yok
okuma/yazma
okuma/yazma yok
Ayarlamadan gerçeklenmiş durumuna geçiş içsel veya dışsal bir
şekilde olabilir. Varolan bir hizmet isteği kullanıcının ayarlama
durumunun bittiğini bildirmesini, böylece düğümün içsel yapısının
gerektirdiği her şeyi tamamlamasını sağlar. Geçiş kullanıcının
eylemlerine bağlı olarak içsel de olabilir. Bu noktada kullanıcı düğümün
sahalarını ayarlamak yerine referansı ile bir şeyler yapabilir, düğüm
kendisini gerçeklenmiş durumuna geçirebilir. Örneğin, kullanıcı bir Box
düğümü yaratır, boyutunu ayarlar (size sahası), bir Shape düğümü
hazırlar ve Box düğümünü hemen Shape düğümüne ekler, böylece Box
düğümünün durumu gerçeklenmiş durumuna geçmek zorundadır, Shape
düğümü ise ayarlama durumunu korur.
Düğüm tanımlayıcıları ayrıca boş düğüm temsil etmek için de
kullanılabilir. Bir boş SFNode veya MFNode sahası NULL değeri ile
temsil edilmektedir. Boş MFNode sahaları için eldeki düğümlerin sayısı
sahanın değeri NULL iken sıfır olmalıdır.
Düğümler içerisinde ferdi sahalar vardır. Bir düğümü doğrudan
değiştirmek olası değilken, sahalar farklı özelliklerin doğrudan
değiştirilmesinin yöntemidir. Düğümün özelliklerini düğümün
kendisinden ayrı varlıkları olarak doğrudan değiştirmek mümkün değildir
(Sahalar kendilerini kapsayan düğümler dışında var olmazlar).
Düğümün çıktı yetenekli sahaları bu sahaya referansı olan
uygulamalar tarafından okunabilir. Okunan değer sahanın tipine bağlıdır,
kullanılan dil ve protokole uygun bir biçimde sunulmaktadır.
57
X3D sahne çizgesinde herhangi bir veri olayların kullanımıyla
taşınmaktadır. Uygulamalar, X3D sahne çizgesinden olay almak için
kaydolabilir ve yeni olaylar üretebilir. Olaylar fani olarak değerlendirilir
ve sadece ilgili eylem gerçekleşince üretilir. Olaylar kaydedilmez ve
olaylarla ilgisini kaybetmiş partiler olayları alamazlar. Örneğin dünya
yüklendikten sonra bağlanan bir uygulama Initialize olayını
almayacaktır.
3.13 Xj3D Araç Takımı
Xj3D Web3D Birliğinin VRML97 ve X3D içeriği için tamamen
Java'da yazılmış bir araç takımı yaratılmasına odaklanmış Kaynak
Çalışma Grubunun (Source Working Group) bir projesidir. Bu araç
takımı VRML içeriğinin özel uygulamalarda içe aktarılmasında veya tam
bir tarayıcı yaratılmasında kullanılabilir. Xj3D temelinde Java 3D veya
JOGL kullanan yüksek seviyeli bir UGA’dir. Böylece kullanılan alttaki
UGA’ya bağlı olarak farklı yetenekler ve farklı başarım sonuçları elde
edilebilir.
Bu projenin başlangıç güdüsü Java3D API için bir dosya
yükleyicisi yaratmak olup, Sun Microsystems tarafından Web3D
birliğine kod verilmesiyle başlamıştır. Zamanla projenin gereksinimleri
artıp bugünkü haline gelmiştir. Xj3D günümüzde X3D belirtimlerinin
doğrulanması ve denenmesi için bir çalışma ortamı sunmaktadır. Ayrıca
Java3D kökünden daha uzağa erişip farklı imge oluşturucularla çalışır
hale gelmiştir (Bkz. Şekil 3.4).
58
Şekil 3.4: Xj3D Mimari Modeli (Xj3D, 2004)
Xj3D Java gerektiren bir araç takımıdır. Bu nedenle Xj3D ile
çalışabilmek için ilk olarak Java ortamının hazırlanmış olması gerekiyor.
Xj3D'nin donanım olarak gereksinimleri asgari şu şekildedir:
•
3D grafik kartı. TNT64 veya daha iyisi. Çoklu doku kaplama gibi
karmaşık içerik için Geforce2 veya daha iyisi gerekmektedir.
•
128MB Hafıza
•
PII 600MHz ve üstü işlemci
Java ve masaüstü uygulama geliştirmek için şu yazılım
gereksinimleri vardır:
• MS Windows, Solaris, Linux, IRIX işletim sistemi
• J2SE JDK 1.4.2
59
• Java3D 1.3.1
• JOGL 1.1 beta 03
• JOAL 1.1 beta 04
• JInput 1.1 beta 04
• Java Media Framework 2.0
• Mozilla Rhino 1.5R4-1
Gömülü veya mobil sistemler için:
• J2ME CDC
• GL4Java
• JUnit 3.7
Bu gereksinimler karşılandıktan sonra ihtiyaca uygun olan Xj3D
kurulumunu indirip bilgisayarda kurmak gereklidir. Java kurulu bir
ortamda JRE içermeyen kurulum indirilip kurulmaktadır. Java olmayan
sistemler için JRE içeren kurulum kurulmalıdır. Kurulumdan sonra Xj3D
uygulamalarda kullanılmaya başlanabilir. Bunun için Xj3D kurulum
dizininin altındaki jars dizini içerisindeki jar kütüphaneleri uygulamanın
classpath'ine eklenmelidir.
3.13.1 Xj3D Kullanımı
Xj3D bazı kütüphanelerin sınıf içerisine aktarılması ve kütüphane
içerisindeki
bazı
sınıfların
kullanılmasıyla
uygulamayla
bütünleştirilmektedir. Uygulamamıza 3B pencere eklemek için aşağıdaki
kodu örnek olarak gösterebiliriz:
Container contentPane = getContentPane();
// SAI bilesenini yaratalim
X3DComponent x3dComp =
BrowserFactory.createX3DComponent(null);
// Bu SAI bilesenini penceremize ekleyelim
60
JComponent x3dPanel =
(JComponent)x3dComp.getImplementation();
contentPane.add(x3dPanel,
BorderLayout.CENTER);
SAI erişimi için gereken tüm sınıflar org.web3d.x3d.sai paketi
altında bulunmaktadır. Penceremize SAI bileşenini ekledikten sonra
yapacağımız iş eklediğimiz SAI bileşeninin tarayıcı nesnesine dünya
yüklemek olacaktır:
// Dissal tarayiciyi alalim
ExternalBrowser x3dBrowser =
x3dComp.getBrowser();
Dışsal tarayıcıda ilgili
yüklenmesini gerçekleştiririz:
hizmetleri
kullanarak
dünyanın
// Dosya yukleyerek X3D sahnesi olusturalim
X3DScene mainScene =
x3dBrowser.createX3DFromURL(new String[] {
"KirmiziKutu.x3d" });
// Var olan sahneyi yeni yukledigimiz sahne
ile degistirelim
x3dBrowser.replaceWorld(mainScene);
Bu şekilde kendi uygulamamıza KirmiziKutu.x3d
içerisinde tanımlanmış olan içeriği yüklemiş olduk.
#X3D V3.0 utf8
PROFILE Interactive
DEF TS TimeSensor {
cycleInterval 10
loop TRUE
dosyası
61
}
DEF TG Transform {
rotation 0 1 0 0.78
children Shape {
geometry Box {}
appearance Appearance {
material DEF MAT Material {
diffuseColor 1 0 0
}
}
}
}
DEF PI PositionInterpolator {
key [ 0 0.25 0.5 0.75 1 ]
keyValue [
0 0 0
-1 0 0
-1 1 0
0 1 0
0 0 0
]
}
ROUTE TS.fraction_changed TO PI.set_fraction
ROUTE PI.value_changed TO TG.translation
SAI'nin tek amacı dünyaların yüklenmesiyle sınırlı değildir. Asıl
işlevi yüklenmiş olan dünyaları dinamik olarak değiştirmek ve dünyada
gerçekleşen olayları takip etmektir. Bunun için SAI'nin sahnelerdeki
62
sahaları değiştirmesi gerekmektedir. Bunun nasıl yapıldığına ilişkin bir
örnek aşağıdaki sınıfta gösterilmiştir:
import java.awt.*;
import java.util.HashMap;
import javax.swing.*;
import org.web3d.x3d.sai.*;
/**
* SAI'de sahne yuklemeyi ve saha
degistirmeyi
* gosteren basit bir ornek
*/
public class SahaDegistirme extends JFrame {
/**
* Sinifin yapicisi
*/
public SahaDegistirme() {
setDefaultCloseOperation(EXIT_ON_CLOSE);
Container contentPane =
getContentPane();
// Tarayici parametrelerini ayarlayalim
HashMap istenenParametreler = new
HashMap();
// SAI bilesenini yaratalim
X3DComponent x3dComp = BrowserFactory
63
.createX3DComponent(istenenParametreler);
// SAI Bilesenini pencereye ekliyoruz
JComponent x3dPanel = (JComponent)
x3dComp.getImplementation();
contentPane.add(x3dPanel,
BorderLayout.CENTER);
// Bilesenden islemlerimizi yapacagimiz
// tarayiciyi aliyoruz
ExternalBrowser x3dBrowser =
x3dComp.getBrowser();
setSize(600, 500);
this.setVisible(true);
// Dosya yukleyerek sahneyi
olusturuyoruz
X3DScene mainScene = x3dBrowser
.createX3DFromURL(new
String[]
{
"KirmiziKutu.x3d" });
// Tarayicidaki su anki sahneyi dosyadan
// yukledigimiz sahne ile degistiriyoruz
x3dBrowser.replaceWorld(mainScene);
// DEF ile MAT olarak tanimladigimiz dugumu
getiriyoruz
64
X3DNode mat = mainScene.getNamedNode("MAT");
if (mat == null) {
System.out.println("MAT isimli dugum
bulunamadi");
return;
}
// Bu dugum Material dugumu, icerisinde
// diffuseColor sahasini aliyoruz
SFColor color = (SFColor)
mat.getField("diffuseColor");
// Ve kutunun rengini mavi yapiyoruz
float[] blue = { 0, 0, 1 };
color.setValue(blue);
}
}
Xj3D yardımıyla dinamik olarak düğümler yaratabilir ve bu
düğümleri sahneye ekleyebiliriz. Yüklenmiş olan sahnenin profilinin
desteklediği her düğümü rahatlıkla yaratabilir ve sahneye istediğimiz bir
noktaya ekleyebiliriz. Örnek olarak verilen dizgede bir kutu düğümü
yaratılmakta ve sahneye kök düğüm olarak eklenmektedir.
// Kutuyu yerlestirecegimiz Shape dugumunu
yaratalim
X3DNode shape =
mainScene.createNode("Shape");
// Yarattigimiz Shape nesnesinin geometry
sahasini
// alalim
65
// bu saha icerisinde dugum(ler) tutmaktadir
SFNode shape_geometry = (SFNode)
(shape.getField("geometry"));
// bir Box dugumu yaratalim
X3DNode box = mainScene.createNode("Box");
// yarattigimiz Box dugumunun atasini daha
onceden
// elde ettigimiz Shape dugumu olarak
atayalim
shape_geometry.setValue(box);
// Sahnemize Shape dugumunu ekleyelim
mainScene.addRootNode(shape);
Bu şekilde Xj3D kullanım alanları çoğaltılabilir. Kullanıcılar
Xj3D'nin genişletilebilir yapısı sayesinde rahatça istedikleri gibi
biçimlendirebilir ve istedikleri projelerde rahatça kullanabilirler. Yeni
dosya biçimlerini, yeni profilleri, yeni bileşenleri ve yeni düğümleri
isteğe bağlı olarak rahatça ekleyebilir ve kullanabilirler. Varolan
arabirimler kullanmak için yeterli olmazsa kullanıcılar isteklerine göre
Xj3D'yi biçimlendirebilirler.
66
4 YAPAY ZEKA VE GENETİK ALGORİTMALAR
4.1 Yapay Zeka
Zeka, insanın düşünme, akıl yürütme, nesnel gerçekleri algılama,
kavrama, yargılama, sonuç çıkarma, soyutlama, öğrenme yeteneklerinin
tümü. Ayrıca Soyutlama, öğrenme ve yeni durumlara uyma gibi
yetenekler de zeka kapsamı içindedir.Yapay zeka ise, bu özelliklere sahip
organik olmayan sistemlerdeki zekadır.
Yapay zeka kabaca; bir bilgisayarın ya da bilgisayar denetimli bir
makinenin, genellikle insana özgü nitelikler olduğu varsayılan akıl
yürütme, anlam çıkartma, genelleme ve geçmiş deneyimlerden öğrenme
gibi yüksek zihinsel süreçlere ilişkin görevleri yerine getirme yeteneği
olarak tanımlanmaktadır (Nabiyev, 2003).
Yapay zeka dört kategoriye ayrılabilmektedir (Russel, 2003):
İnsan gibi düşünen sistemler
İnsan gibi davranan sistemler.
Mantıklı düşünen sistemler.
Mantıklı davranan sistemler.
Yapay zekanın temelleri bir çok farklı alanlardan beslenmektedir.
Felsefe, Matematik, Algoritma, Ekonomi, Psikoloji, Bilgisayar
Mühendisliği, Sinir bilimleri, Kontrol teorisi ve Sibernetik ve Dilbilim
başlıcaları olarak sayılabilmektedir (Russel, 2003).
Yapay Zeka kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar
eskidir. Fikir babası, "Makineler düşünebilir mi? " sorusunu ortaya atarak
Makine Zekasını tartışmaya açan Alan Mathison Turing'dir. 1943 yılında
İkinci dünya savaşı sırasında Kripto Analizi gereksinimleri ile üretilen
Elektro-Mekanik cihazlar sayesinde Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka
kavramları doğmuştur.
Alan Turing, Nazi'lerin Enigma makinesinin şifre algoritmasını
çözmeye çalışan matematikçilerin en ünlenmiş olanlarından biriydi.
İngiltere, Bletchley Park'ta şifre çözme amacı ile başlatılan çalışmalar,
67
Turing 'in prensiplerini oluşturduğu bilgisayar prototipleri olan Heath
Robinson, Bombe ve Colossus bilgisayarları, Boole cebrine dayanan
veri işleme mantığı ile Makine Zekası kavramının oluşmasına sebep
olmuştu.
Modern bilgisayarın atası olan bu makineler ve programlama
mantıkları aslında insan zekasından ilham almışlardı. Ancak sonraları,
modern bilgisayarlarımız daha çok uzman sistemler diyebileceğimiz
programlar ile gündelik hayatımızın sorunlarını çözmeye yönelik
kullanım alanlarında daha çok yaygınlaştılar. 1970'li yıllarda büyük
bilgisayar üreticileri olan Apple, Xerox, IBM gibi şirketler kişisel
bilgisayar
modeli ile bilgisayarı popüler hale getirdiler ve
yaygınlaştırdılar. Yapay Zeka çalışmaları ise daha dar bir araştırma
çevresi tarafından geliştirilmeye devam etti.
Alan Turing'in adıyla anılan Turing Testi yazılımların insan gibi
düşünüp düşünmediğini ölçmektedir. Testin içeriği kısaca şöyledir:
birbirini tanımayan birkaç insandan oluşan bir denek grubu birbirleri ile
ve bir Yapay Zeka diyalog sistemi ile geçerli bir süre sohbet
etmektedirler. Birbirlerini yüz yüze görmeden yazışma yolu ile yapılan
bu sohbet sonunda deneklere sorulan sorular ile hangi deneğin insan
hangisinin Makine Zekası olduğunu saptamaları istenir. İlginçtir
ki,şimdiye kadar yapılan testlerin bir kısmında Makine Zekası insan
zannedilirken gerçek insanlar Makine zannedilmiştir.
Loebner Ödülünü kazanan Yapay Zeka Diyalog sistemlerinin
dünyadaki en bilinen örneklerinden biri A.L.I.C.E'dir. Carnegie
üniversitesinden Dr.Richard Wallace tarafından yazılmıştır. Bu ve
benzeri yazılımlarının eleştiri toplamalarının nedeni, testin ölçümlediği
kriterlerin konuşmaya dayalı olmasından dolayı programların ağırlıklı
olarak diyalog sistemi (chatbot) olmalarıdır.
Türkiye'de de Makine Zekası çalışmaları yapılmaktadır.Bu
çalışmalar Doğal Dil işleme, Uzman sistemler ve Yapay Sinir Ağları
alanlarında
Üniversiteler
bünyesinde
ve
bağımsız
olarak
sürdürülmektedir. Bunlardan biri, D.U.Y.G.U - Dil Uzam Yapay Gerçek
Uslamlayıcıdır (Vikipedi, 2006b).
Yapay zeka'nın araştırma ve çalışma alanları çok geniştir. Bir çok
farklı alanda Yapay zeka kullanımıyla karşılaşmak mümkündür. Yapay
68
zeka ile günümüzde bir çok alanda karşılaşılmaktadır. Bu alanlara
aşağıdaki örnekleri verebiliriz:
Oyunlar (Satranç, dama, strateji, ...)
Yapay yaşam
• Teorem ispatlama (Prolog, Paralel Prolog, Cebrik Mantık
Programlama)
•
Doğal dil anlama, işleme ve çeviri
•
Bilgi tabanlı sistemler (Bilgi gösterimi, uzman sistemler, bilgi
tabanlı benzeştirim, genel bilgi sistemleri, ...)
•
Makine öğrenmesi (Bilgi düzeyinde öğrenme, sembol düzeyinde
öğrenme, aygıt düzeyinde öğrenme)
•
Makine buluşları
modellenmesi)
•
Robotik (Görev planlama, robot görmesi)
•
Şekil tanıma (Nesne tanıma, optik harf tanıma, ses tanıma, ...)
(Veri
madenciliği,
bilimsel
buluşların
Yapay zeka'nın temel yaklaşımları Yapay Sinir Ağları, Genetik
Algoritmalar, Etmen Sistemler olarak sayılabilir.
4.2 Genetik Algoritmalar
Genetik Algoritmalar evrimsel hesaplamanın bir parçasıdır. Bu
alan Yapay Zekâ’nın hızla gelişen bir dalıdır. Genetik algoritmalar
Darwin’ in evrim teorisinden etkilenerek geliştirilmiştir. Basitçe
açıklayacak olursak problemler evrimsel bir süreç kullanılarak bu süreç
sonunda en iyi sonucu veren çözüme erişmeye çalışmaktadır. Başka bir
ifadeyle çözüm evrimleşmektedir.
Evrimsel hesaplama 1960’larda I.Rechenberg’in Evrim Stratejileri
(“Evolutionsstrategie”) adlı çalışmasında tanıtılmıştır. Daha sonra fikri
diğer araştırmacılar tarafından geliştirilmiştir. Genetik algoritmalar John
Holland tarafından icat edilmiş ve öğrencileri ve iş arkadaşları tarafından
geliştirilmiştir (Holland, 1975). 1992 yılında John Koza, genetik
algoritmaları kullanarak programları evrimleştirerek belli işleri yapmakta
69
kullandı. Bu yönteme “genetik programlama” adını verdi. LISP dilinde
programlar Ayrıştırma Ağaçları” (“Parse Tree”) şeklinde ifade edildiği
için LISP diliyle geliştirilmiştir. Ayrıştırma Ağaçları genetik
algoritmaların çalıştığı temel nesnedir.
4.2.1 Biyolojik Altyapı
Kromozom: Tüm yaşayan organizmalar hücrelerden oluşur. Her
hücrede aynı kromozom kümeleri bulunur. Kromozomlar DNA dizileri
olup, tüm organizmanın örneği olarak hizmet ederler. Bir kromozom gen
adı verilen DNA bloklarından oluşur. Her gen belirli bir proteini kodlar.
Basitçe, her genin, örneğin göz rengi gibi bir özelliği kodladığı
söylenebilir. Bir özellik için olası ayarlar, (Örn. Mavi, Yeşil) alel olarak
adlandırılır. Her gen kromozom üzerinde kendine ait bir konuma sahiptir.
Bu konuma yörünge (“locus”) adı verilir.
Tüm genetik malzeme kümesine (tüm kromozomlar) genom adı
verilir. Genom üzerindeki belli gen kümelerine genotip adı verilir.
Genotipler, doğumdan sonra gelişmeyle fenotiplere - canlının göz rengi,
zekâ v.b. fiziksel ve zihinsel özellikleri- dönüşür.
Tekrar Üretim: Tekrar üretim sırasında, yeniden birleşme (veya
çaprazlama) ilk önce ortaya çıkar. Atalardan gelen genler yepyeni bir
kromozom üretmek için bir araya gelirler. Bu yeni yaratılmış nesil daha
sonra mutasyona uğrayabilir. Mutasyon DNA elemanlarının
değişmesidir. Bu değişimler genellikle atalardan gen kopyalanması
sırasındaki hatalardan kaynaklanır. Bir organizmanın uygunluğu
(“fitness”) organizmanın yaşamındaki başarısıyla (hayatta kalma)
ölçülür.
4.2.2 Arama Uzayı
Eğer bir problemi çözüyorsak, genellikle çözümler arasındaki en
iyi olanını arıyoruz demektir. Mümkün tüm çözümlerin uzayına (istenen
çözümün aralarından bulunduğu çözümler kümesi) arama uzayı (durum
uzayı) adı verilir. Arama uzayındaki her nokta bir olası çözümü temsil
eder. Her olası çözüm değeri (uygunluğu) ile problem için
70
“işaretlenebilir”. Genetik algoritmalar yardımıyla arama uzayındaki olası
çözümler arasından en iyi çözümü araştırırız.
Çözümü aramak, arama uzayında aşırı noktaları (azami veya
asgari) aramak ile aynı anlamdadır. Zaman zaman arama uzayı iyi
tanımlanmış olabilir, ama bu arama uzayında sadece bir kaç noktayı
biliyor olabiliriz. GA kullanma sürecinde, çözüm bulma süreci diğer
noktaları (olası çözümleri) evrim sürdükçe üretir.
Sorun, arama çok karmaşık olabilir. Nereden başlanacağı veya
nereye bakılacağı bilinemeyebilir. Uygun çözümün bulunması için
birçok yöntem vardır, fakat bu yöntemler en iyi çözümü üretmeyebilir.
Bu yöntemlerin bazıları, tepe tırmanma (“hill climbing”), yasak arama
(“tabu search”), benzetimli tavlama (“simulated annealing”) ve
genetik algoritmalardır. Bu yöntemler sonucu bulunan çözümler
genellikle iyi çözümler olarak kabul edilir, çünkü sık sık en iyiyi bulmak
ve ispatlamak mümkün değildir.
NP-Zor (“NP-Hard”) Problemler: “Geleneksel” yolla
çözülemeyecek problem sınıfına bir örnek NP (“Non-deterministic
Polynomial Time”) problemlerdir.
Hızlı (Çokterimli) algoritmaların uygulanabildiği birçok görev
vardır. Ancak algoritmik olarak çözülemeyen bazı problemler de vardır.
Çözüm bulmanın çok zor olduğu önemli problemler vardır, fakat
çözüm bulununca bu çözümü kontrol etmek kolaydır. Bu gerçek “NPComplete” Problemleri ortaya çıkarır. NP Nondeterministic Polynomial
anlamına gelir ve bunun anlamı çözüm (Nondeterministic algoritma
yardımıyla) “tahmin” edilebilir ve kontrol edilebilir.
NP Problemlere örnek olarak tatmin problemini, gezgin satıcı
problemini veya sırt çantası problemini verebiliriz. Daha fazla örnek için
“A Compendium of NP Optimization Problems” sitesi incelenebilir.
(Kann, 2005)
71
4.2.3 Genetik Algoritma
Genetik algoritmalar Darwin’in Evrim teorisinden esinlenilerek
üretilmiştir. Bir problemin çözümü evrimsel süreç kullanılarak
çözülmektedir.
Algoritma toplum adı verilen ve kromozomlarla temsil edilen bir
çözüm kümesi ile başlamaktadır. Bir toplumdaki çözümler yeni
toplumların üretilmesinde kullanılmaktadır. Bu işlem, yeni toplumun
eskisinden daha iyi olacağı umuduyla yapılmaktadır.
Yeni çözümler (yavru) üretmek için alınan çözümler
uygunluklarına (fitness) göre seçilmektedir. Daha uygun olan tekrar
üretim için daha fazla şansa sahiptir.
Bu süreç belli bir durum (örneğin belli sayıda toplum veya en iyi
çözümün gelişmesi) karşılanana kadar tekrar edilmektedir.
Basit Genetik Programlama Taslağı
1. Başlangıç: n kromozom oluşan rasgele toplum oluşturulur
(problemin olası çözümleri)
2. Uygunluk: Toplumdaki her x kromozomu için f(x) uygunluk
değeri değerlendirilir.
3. Yeni Toplum: Aşağıdaki adımlar izlenerek yeni toplum
üretilir;
a. Seçim: Toplumdan uygunluklarına göre iki ata
seçilir (daha uygun olanın seçilme şansı daha
fazladır)
b. Çaprazlama: Çaprazlama olasılığı ile ataları yeni
yavru oluşturmak için birbirleriyle eşleştirilir. Eğer
çaprazlama yapılmazsa, yavru ataların tıpatıp aynısı
olacaktır.
c. Mutasyon: Mutasyon olasılığı ile yeni yavru
üzerinde her yörünge için mutasyon işlemi
yapılacaktır.
d. Kabul: Yeni yavru, yeni topluma eklenir.
72
4. Değiştir: Yeni toplum algoritmanın tekrar işlenmesinde
kullanılır.
5. Deney: Eğer bitiş durumu sağlandıysa, durup toplumdaki en
iyi çözüm döndürülür.
6. Döngü: Adım 2’ye gidilir. (Obitko, 1998)
Yukarıda da görüldüğü gibi, genetik algoritmanın akışı oldukça
kolaydır. Birçok parametre ve ayar farklı problemler için farklı şekillerde
gerçekleştirme için vardır. Sorulması sorulan ilk soru kromozomun nasıl
kodlanacağıdır. Daha sonra çaprazlama ve mutasyon, GA’nın iki basit
işleci adreslenecektir.
Bir sonraki soru çaprazlama için ataların nasıl seçileceğidir. Bu
farklı birçok yolla yapılabilir, ancak ana fikir daha iyi ataların daha iyi
yavrular üreteceği düşüncesiyle seçilmesidir. Bu şekilde en iyi çözümün
kaybedilmemesi için seçkinlik, en iyi çözümün değiştirilmeden yeni
nesle aktarılması, böylece en iyi çözümün yaşatılması uygulanabilir.
4.2.4 GA İşleçleri
Genetik algoritma taslağında görebileceğimiz gibi, çaprazlama ve
mutasyon genetik algoritmanın en önemli kısımlarıdır. Başarım en çok
bu iki işleçten etkilenir. Bu işleçlerden bahsetmeden önce
kromozomlardan daha fazla bahsetmek gereklidir.
Kromozomun Kodlanması: Bir kromozom temsil ettiği çözüm
hakkında bir şekilde bilgi içermelidir. En çok kullanılan kodlama ikili
karakter dizisidir. Bu yöntemle kromozom şu şekilde görülmektedir:
Kromozom 1 : 1101100100110110
Kromozom 2 : 1101111000011110
Her kromozom ikili karakter dizisi şeklinde temsil edilmektedir.
Karakter dizisindeki her bit çözümün bir özelliğini temsil eder. Bir başka
olasılık tüm karakter dizisinin bir sayıyı temsil etmesidir.
Elbette, birçok başka kodlama yöntemi vardır. Kodlama daha çok
çözülen probleme bağlıdır. Örneğin bazı problemler için tamsayı veya
73
gerçek sayı şeklinde kodlamak gerekirken,
permütasyon şeklinde kodlamaya ihtiyaç vardır.
bazı
problemlerde
Çaprazlama: Kodlamaya karar verdikten sonra, çaprazlama
işlemiyle devam edebiliriz. Çaprazlama, atalardaki seçili genler üzerinde
işlem yapar ve yeni yavrular oluşturur. Bunun en basit şekli, rasgele bir
kesme noktası (çaprazlama noktası) seçip, bu noktadan önceki her şeyi
ilk atadan, sonraki her şeyi ikinci atadan alıp birleştirerek yavruyu
oluşturmaktır.
Çaprazlama aşağıdaki şekilde gösterilebilir: ( | kesme noktasıdır):
Çizelge 4.1: Çaprazlama Örneği
Kromozom 1 11011 | 00100110110
Kromozom 2 11011 | 11000011110
Yavru 1
11011 | 11000011110
Yavru 2
11011 | 00100110110
Çaprazlamanın birçok yolu mevcuttur, örneğin birden fazla kesme
noktası seçilebilir. Çaprazlama daha da karmaşık olabilir ve tamamen
kromozomların kodlanmasına bağlıdır. Özel problemler için yapılmış
özel çaprazlamalar genetik algoritmanın başarımını arttırabilir.
Mutasyon: Çaprazlama işlemi gerçekleştirildikten sonra, mutasyon
işlemi yapılır. Mutasyonun amacı, toplumdaki tüm çözümlerin çözülen
problemlerin bir yerel uygun değerine düşmesinin önüne geçmektir.
Mutasyon işlemi çaprazlama sonucu oluşan yavruyu rasgele
değiştirmektedir. İkili kodlamada rasgele seçilmiş bir kaç biti 1’i 0’a, 0’ı
1’e şeklinde değiştirmek bir mutasyondur (Bkz. Çizelge 4.2).
74
Çizelge 4.2: Mutasyon örneği
Asıl Yavru 1
1101111000011110
Asıl Yavru 2
1101100100110110
Mutasyon Geçirmiş Yavru 1 1100111000011110
Mutasyon Geçirmiş Yavru 2 1101101100110110
Mutasyon tekniği (çaprazlama tekniği de) kromozomların
kodlamasına çoğunlukla bağlıdır. Örneğin permütasyon şeklinde
kodlamada mutasyon rasgele seçilen iki genin yer değiştirmesi olarak
gerçekleştirilir.
4.2.5 GA’nın Parametreleri
Çaprazlama Olasılığı: Bu parametre çaprazlamanın ne kadar
sıklıkla yapılacağını belirtir. Eğer herhangi bir çaprazlama yoksa
yavrular ataların aynısı olacaktır. Eğer bir çaprazlama yapılırsa yavrular
ataların parçalarından oluşur. Eğer çaprazlama olasılığı %100 ise
yavrular tamamen çaprazlama ile yapılır. Eğer %0 ise yavrular ataların
kromozomlarının aynısına sahip olurlar. (Bu yeni toplumun aynı olduğu
anlamına gelmez)
Çaprazlama, yeni kromozomların eski kromozomların iyi
parçalarını alıp daha iyi olacakları düşüncesiyle yapılır, ancak eski
toplumun bazı parçalarının bir sonraki nesle aktarılması da iyidir.
Mutasyon Olasılığı: Kromozom parçalarının ne kadar sıklıkla
mutasyon geçireceğini belirtir. Eğer mutasyon yoksa yavrular
çaprazlamadan hemen sonra değiştirilmeden üretilir (veya doğrudan
kopyalanır). Eğer mutasyon varsa, yavruların kromozomlarının bir veya
daha fazla parçası değişir. Eğer mutasyon olasılığı %100 ise tüm
kromozom değişecektir. %0 ise hiçbir şey değişmez. Mutasyon
genellikle GA’nın yerel aşırılıklara düşmesini engeller. Mutasyonlar çok
sık oluşmamalıdır, çünkü GA rasgele aramaya dönüşebilir.
75
Toplum Büyüklüğü: Toplumdaki kromozom (birey) sayısını
belirtir. Eğer çok az birey varsa, GA’nın çaprazlama yapacağı olasılıklar
azalacaktır ve arama uzayının çok küçük bir kısmı araştırılacaktır. Eğer
çok fazla birey varsa, GA bayağı yavaşlayacaktır. Araştırmalar bazı
sınırlardan sonra çok büyük toplumların kullanılmasının yararlı
olmadığını göstermiştir, bu problemin daha hızlı bir şekilde çözülmesine
yardımcı olmamaktadır.
4.2.6 Seçim
GA Akış şemasından da bildiğimiz gibi, kromozomlar toplum
içerisinden çaprazlama için ata olmak için seçilmektedir. Problem bu
kromozomları nasıl seçileceğidir. Darwin’in evrim teorisine göre en iyi
olan yeni yavruyu yaratmak için yaşamına devam eder. Seçim
düzeneklerine rulet tekeri seçimi, Boltzman seçimi, turnuva seçimi,
sıralama seçimi, sabit durum seçimi ve diğerleri verilebilir.
Rulet Tekeri Seçimi: Atalar uygunluklarına göre seçilirler. Daha
iyi kromozomlar, daha fazla seçilme şansına sahip olanlardır.
Toplumdaki tüm kromozomların yerleştirildiği bir rulet tekerini hayal
edelim. Rulet tekeri üzerindeki kromozomun yerinin boyutu
kromozomun uygunluğuyla orantılıdır (Bkz. Şekil 4.1). Daha uygun olan
kromozom daha geniş bir kısma sahip olur.
Şekil 4.1: Rulet Tekeri Kromozom Dağılımı (Obitko, 1998)
76
Bir bilye rulet tekerine atılmakta ve bilyenin durduğu yerdeki
kromozom seçilir. Daha uygun olan kromozomlar böylece daha fazla
sayıda seçilecektir.
Süreç aşağıdaki algoritma ile anlatılabilir.
Toplam: Toplumdaki tüm kromozomların uygunluk toplamını
hesaplar - S.
Seçim: (0,S) aralığından rasgele bir sayı üretilir - r.
Döngü: Toplum üzerinden gidip 0’dan itibaren uygunlukların
toplamını al - s, s r’den büyük olduğu zaman dur ve
bulunduğumuz yerdeki kromozomu döndür.
Elbette, aşama bir her toplum için bir kez yapılmaktadır.
Sıralama Seçimi: Bir önceki seçim düzeneğinde uygunluk
değerleri arasında büyük farklar oluşunca problemler ortaya çıkacaktır.
Örneğin, eğer en iyi kromozomun uygunluğu diğer tüm kromozomların
toplamının %90’ı ise diğer kromozomların seçilme şansı çok azalacaktır.
Sıralama seçimi ilk önce toplumu sıralar ve her kromozom
uygunluk değeri olarak sırasını kullanır. En kötü 1 uygunluğunu, ikinci
kötü 2,…., en iyi N (toplumdaki kromozom sayısı) uygunluğunu alır.
Şekil 4.2 ve 4.3’te görüldüğü üzere, uygunluk sıraya göre
belirlendiği zaman durum değişmektedir.
Şekil 4.2: Sıralamadan önce (uygunluk çizgesi) (Obitko, 1998)
77
Şekil 4.3: Sıralamadan sonra (sıra numaraları çizgesi) (Obitko, 1998)
Bu şekilde tüm kromozomların seçilme şansı olacaktır. Ancak bu
yöntem daha yavaş yakınsama neden olabilir, çünkü en iyi kromozomlar
birbirlerinden çok farklı değillerdir.
Sabit Durum Seçimi: Bu özel bir ata seçme yöntemi değildir. Bu
tip seçimin ana fikri, toplumun var olan kromozomlarının büyük bir
kısmının yeni nesle aktarılmasıdır.
Sabit durum seçimi şu şekilde çalışmaktadır. Her yeni nesilde
yüksek uygunluk değerine sahip kromozomlar yeni yavruları oluşturmak
için seçilir ve düşük uygunluk değerine sahip yavrular kaldırılarak
yerlerine bu yeni oluşturulan yavrular koyulur. Toplumun geri kalan
kısmı aynen yeni nesle aktarılır.
Seçkinlik: Seçkinliğin ana fikri daha önce açıklandı. Çaprazlama
ve Mutasyon yöntemleriyle yeni bir nesil oluştururken, en iyi
kromozomları kaybetme olasılığımız vardır. Seçkinlik, en iyi
kromozomların (ya da bir kısmının) ilk önce kopyalanıp yeni nesle
aktarıldığı yöntemin adıdır. Geri kalan kromozomlar yukarıda anlatılan
yöntemlerle üretilir. Seçkinlik GA’nın başarımını hızlı bir şekilde
arttırabilir, çünkü bulunan en iyi çözümün kaybolmasını önler.
78
4.2.7 Kodlama
Kromozomların kodlanması bir problem çözümüne başlarken
sorulması gereken ilk sorudur. Kodlama problemin kendisine yoğun
şekilde bağlıdır.
İkili kodlama: İkili kodlama en çok kullanılan yöntemdir, çünkü
ilk GA araştırmaları bu kodlama yöntemini kullanıldı ve görece basit bir
yöntemdir. İkili kodlamada, her kromozom bit (0 veya 1) karakter
dizilerinden oluşmaktadır (Bkz. Çizelge 4.3).
Çizelge 4.3: İkili kodlanmış kromozom örnekleri
Kromozom A
101100101100101011100101
Kromozom B
111111100000110000011111
İkili kodlama, fazla olasılıkta kromozomlar verir, bunlara düşük
sayıda alel içerenler de dahildir. Ancak, bu yöntem çoğu problem için
doğal bir kodlama değildir ve çaprazlama ve/ya mutasyondan sonra
düzeltmeler yapılması gerekir.
Örnek Problem: Sırt çantası problemi
Problem: Elimizde değeri ve boyutu verilmiş olan nesneler var. Sırt
çantasının kapasitesi verilmiştir. Elimizdeki nesneler sırt çantasına azami
sayıda çantanın kapasitesini aşmayacak şekilde yerleştirilmelidir.
Kodlama: Her bit, şeyin sırt çantasında olup olmadığını belirtiyor.
Çaprazlama Yöntemleri:
Tek Noktalı Çaprazlama: Tek bir kesme noktası seçilir, ilk atanın
kromozomundan kesme noktasına kadar baştan itibaren alınır ve geri
kalan kısım ikinci atanın kesme noktasından sonraki kısmıyla birleştirilip
yavrunun kromozomu oluşturulur (Bkz. Şekil 4.4; 11001011+11011111
= 11001111 ).
79
Şekil 4.4: Tek Noktalı Çaprazlama (Obitko, 1998)
İki Noktalı Çaprazlama: İki kesme noktası seçilir, kromozomun
başından ilk kesme noktasına kadar olan ikili karakter dizisi ilk atadan,
iki kesme noktası arasındaki kısım ikinci atadan ve ikinci kesme
noktasından sonraki kısım tekrar ilk atadan alınarak yeni yavru
oluşturulur (Bkz. Şekil 4.5; 11001011 + 11011111 = 11011111).
Şekil 4.5: İki Noktalı Çaprazlama (Obitko, 1998)
Tek biçimli çaprazlama: Bitler atalardan rasgele olarak seçilip
kopyalanır (Bkz. Şekil 4.6 11001011 + 11011101 = 11011111 ).
Şekil 4.6: Tek Biçimli Çaprazlama (Obitko, 1998)
Aritmetik çaprazlama: Bazı aritmetik bit işlemleri atalar üzerinde
uygulanarak yeni yavru oluşturulur (Bkz. Şekil 4.7 VE işlemi 11001011
+ 11011111 = 11001001).
80
Şekil 4.7: Aritmetik Çaprazlama (Obitko, 1998)
Mutasyon Yöntemleri:
Bit ters çevirme: Seçilen bitler terslerine çevrilir. (Bkz. Şekil 4.8
Yeni Bit= (NOT)Eski Bit işlemi 11001001 => 100010001)
Şekil 4.8: Bit Ters Çevirme İşlemi (Obitko, 1998)
Permütasyon Kodlama: Permütasyon kodlama, gezgin satıcı problemi
veya görev sıralama gibi sıralama problemlerinde kullanılabilir.
Permütasyon kodlamada, her kromozom sıra’da konum belirten
numara karakter dizisinden oluşur (Bkz. Çizelge 4.4).
Çizelge 4.4: Permütasyon kodlama ile kodlanmış kromozom örnekleri
Kromozom A
1 5 3 2 6 4 7 9 8
Kromozom B
8 5 6 7 2 3 1 4 9
Permütasyon kodlama, sıralama problemleri için yararlıdır. Bazı
problemlerde bazı çaprazlama ve mutasyon türleri için kromozomların
tutarlılığı için (örneğin içerisinde gerçek sırayı tutan) düzeltmeler
yapılması gerekmektedir.
81
Örnek Problem: Gezgin satıcı problemi
Problem: Şehirler ve bu şehirler arasındaki uzaklıklar
verilmektedir. Gezgin satıcı tüm bu şehirleri dolaşmak zorundadır. Fakat
gereğinden fazla dolaşmamalıdır. En küçük dolaşma uzunluğunu verecek
olan şehir dolaşma sırası bulunmalıdır.
Kodlama: Kromozom şehirlerin gezgin satıcının dolaşacağı sırasını
tutar.
Çaprazlama yöntemleri (Tek Noktalı Çaprazlama): Bir kesme noktası
seçilir, kesme noktasına kadar ilk atadan, kesme noktasından sonraki
kısımlar da ikinci atadan olmak üzere permütasyonlar kopyalanır. Aynı
sayılar olmayan sayılarla değiştirilerek tutarlı yeni yavru elde edilir.
Bundan çok farklı, daha fazla sayıda yöntem de uygulanabilir.
(1 2 3 4 5 6 7 8 9) + (4 5 3 6 8 9 7 2 1) = (1 2 3 4 5 6 8 9 7)
Mutasyon Yöntemi (Sıra Değiştirme): İki sayı seçilir ve yerleri
değiştirilir.
(1 2 3 4 5 6 8 9 7) => (1 8 3 4 5 6 2 9 7)
Değer kodlama: Gerçek sayılar gibi karmaşık değerlerin kullanıldığı
problemlerde doğrudan değer kodlama kullanılabilir. İkili kodlamanın bu
tip problemler için kullanılması problemlerin zorlaşmasına neden
olacaktır.
Değer kodlamada, her kromozom bazı değerlere eşittir. Değerler
problemle ilgili herhangi bir şey olabilir. Gerçek sayılar, karakterler veya
herhangi nesneler (Bkz. Çizelge 4.5).
Çizelge 4.5: Değer kodlama ile kodlanmış kromozom örnekleri
Kromozom A
1.2324 5.3243 0.4556 2.3293 2.4545
Kromozom B
ABDJEIFJDHDIERJFDLDFLFEGT
Kromozom C
(geri), (geri), (sağ), (ileri), (sol)
82
Değer kodlama bazı özel problemler için iyi bir seçimdir. Ancak,
bu tip kodlamada probleme özgü yeni çaprazlama ve mutasyon
yöntemleri geliştirmek gereklidir.
Örnek Problem: Bir sinir ağı için ağırlıkları bulma
Problem: Bir sinir ağı belirlenmiş mimariyle birlikte verilmektedir.
Ağdan beklenen değeri almak için sinir ağındaki sinirler arasındaki
ağırlıklar istenmektedir.
Kodlama: Kromozomlardaki gerçek değerler sinir ağındaki ağırlıkları
temsil eder.
Çaprazlama
kullanılabilir.
yöntemi:
İkili
kodlamadaki
tüm
çaprazlamalar
Mutasyon Yöntemi (Küçük bir sayı ekleme -Gerçek sayı kodlama
için-): Seçilen değerlere küçük bir sayı eklenir (veya çıkarılır).
(1.29 5.68 2.86 4.11 5.55) => (1.29 5.68 2.73 4.22 5.55)
Ağaç Kodlama: Ağaç kodlama genellikle evrimleşen program veya
ifadeler için kullanılmaktadır. Örneğin genetik programlama için
Ağaç kodlamada her kromozom bazı nesnelerin ağacıdır, örneğin
işlevler veya programlama dilindeki komutlar gibi (Bkz. Çizelge 4.6).
Çizelge 4.6: Ağaç kodlama ile kodlanmış kromozom örnekleri
Kromozom A
Kromozom B
83
(+ x (/ 5 y))
( do_until step wall )
Ağaç kodlama evrimleşen programlar veya ağaç şeklinde
kodlanabilecek herhangi diğer yapılar için uygundur. LISP programlama
dilinde programların ağaç şeklinde temsil edilmesi nedeniyle LISP bu iş
için en çok kullanılan dildir. LISP’te bu ağaçlar kolayca ayrıştırılıp,
çaprazlama ve mutasyon kolayca yapılmaktadır.
Örnek Problem: Verilen değer çiftlerini yaklaştıran fonksiyonu bulma
Problem: Girdi ve çıktılar verilmektedir. Görev tüm girdiler için en iyi
çıktıları veren fonksiyonun üretilmesidir.
Kodlama: Kromozomlar ağaçta fonksiyonlar şeklinde temsil edilir.
Çaprazlama: Bir kesme noktası her iki atada da seçilir, atalar bu
noktada bölünür ve kesme noktasının altında kalan parçalar değiştirilerek
yeni yavrular oluşturulur (Bkz. Şekil 4.9).
Şekil 4.9: Ağaç kodlamada kromozomların çaprazlanması (Obitko, 1998)
Mutasyon (İşlev veya Numara değiştirme): Seçilen düğümler yer
değiştirilir.
84
5 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR
5.1 İnternet Üzerinde Üç Boyut ve Web3D Çalışmaları
Web3D çalışmaları birkaç bölümde incelenebilir. Sanal fuarlar,
sanal müzeler, sanal mutfaklar, sanal elbise tasarımı gibi çalışmalar daha
çok sanal ortam, sanal gerçeklik konularına dayanan çalışmalardır.
İnsanların bazı şeyleri sayısallaştırıp çevrimiçi olarak insanların
hizmetine sunmasıdır. Ayrıca insanların sanal sosyalleşmesi olarak
adlandırabileceğimiz İnternet üzerinde sanal dünyalar, rol yapma
oyunları ve çevrimiçi üç boyutlu sohbet ortamları da Web3D
çalışmalarına örnek olarak gösterilebilir.
Ürün tanıtımı için VRML yüksek derecede olanak sunmaktadır.
Ürünü düz, iki boyutlu resimlerle anlatmak yerine etkileşimli bir şekilde
üç boyutlu olarak sunmak daha fazla etki yaratmaktadır. Bu iş alanı için
VRML kullanmak gerçek anlamda bir çok zorluklar çıkarabilmektedir.
Dauner, Landauer, et. al. “3D Product Presentation Online: The Virtual
Design Exhibition” (3B Çevrimiçi Ürün Sunumu : Sanal Tasarım Fuarı)
adlı makalelerinde bu zorlukları tartışmıştır. Gerçekleştirdikleri bu sanal
fuarda yedi adet içsel tasarım firmasının ürünlerini estetik kalitede
sunmuşlardır (Dauner , 1998) . Bu çalışmaya önayak olan çalışmalardan
biri Matsushita Sanal Mutfak projesidir. Bu proje Japonya'da insanlara
mutfaklarını seçme ve düzenlemede yardımcı olmuştur. Türkiye'de
İnternet üzerinden hazır mutfak modellerinin nasıl görüldüğünü
müşterilerin incelemesi için buna benzer bir proje iki boyutlu olarak Teba
şirketinde de yapılmıştır. Kullanıcılar bu sanal mutfakta istedikleri
şekilde mutfağı hazırlayıp nasıl duracağını önceden inceleme olanağı
bulmuşlardır.
Sanal gerçeklik alanında bir başka çalışmada Barbieri, et. al.
tarafından gerçekleştirilmiş olan ve bilgisayar biliminin tarihçesini üç
boyutlu olarak sunan Bilgisayar Bilimi 3B sanal müze çalışmasıdır. Bu
çalışmalarını İtalya'da gerçekleştirip, insanların etkileşimli bir şekilde
bilgisayar biliminin aşamalarını modern arayüz kullanımıyla
incelemesine olanak sağlamıştır (Barbieri , 2001).
85
Bu çalışmaların bir benzeri bir başka çalışmada (George Lepouros,
et. al.) gerçek bir müze içerisinde modern üç boyutlu etkileşimli müzenin
sanal bir modeli gerçekleştirilmiştir. Böylece kullanıcılar müzeye
gitmeden müzeyi ve içerisindekileri rahatça bilgisayarlarının yardımıyla
inceleme olanağı bulmuşlardır. Çalışmalarında on farklı müzeyi sanal
ortam olarak gerçekleştiren araştırmacılar sonuç olarak bu tip sanal
müzelerin gerçek müze gezmesinden çok daha farklı deneyimlere olanak
sağladığını belirtmişlerdir (Lepouras, 2001).
Sanal gerçeklik ve sanal ortam çalışmaları ağırlıklı olarak
müzelerin sanal ortamda gezilebilir ve etkileşimli bir şekilde
gerçekleştirilmesi üzerinde yoğunlaşmıştır. Bu bir bakıma insanoğlunun
çok değerli bilgilerini mikrofilmlere saklamasına benzetilebilir.
Yıpranma ihtimali olan tarihi eserleri korumanın ve sonraki kuşaklara
aktarmanın belki de en iyi yolu bu eserleri yok olmadan önce
sayısallaştırıp tüm insanoğlunun hizmetine sunabilmektir.
Bazı çalışmalarda insanların İnternet üzerindeki deneyimlerini en
iyi şekle getirmek için farklı anlayışlar üretmeye yönelmiştir. Örneğin
Breiteneder, et. al. çalışmaların iki buçuk boyutlu web bilgi
görselleştirmesi diyebileceğimiz “Lookmark” adlı bir anlayış
sunmuşlardır. Lookmarklar aynı masaüstünde belgeleri dizdiğimiz gibi
web bilgisini de dizmeye dayanmaktadır.Lookmark Java ve Java3d
kullanılarak gerçekleştirilmiştir (Breiteneder, 2002).
Önemli bazı çalışmalar hikaye anlatma ve görselleştirme
diyebileceğimiz alanda olmaktadır. Örneğin bir tarihi binanın yaşam
hikayesini size önüne geldiğiniz zaman üç boyutlu olarak anlatan sistem
verilebilir. Bu çalışmanın bir başka nedeni üç boyutlu müzelerde,
ortamlarda yeterli yardım olmadığı durumlarda etmen kullanımıyla bu
yardımı gereksinim duyanlara sunmaktır. Buna örnek olarak Chittaro, et.
al'un üç boyutlu ortamlarda dolaşan insanlara yardımcı olmak için etmen
önerisini sunduğu çalışma incelenebilir (Chittaro, 2003).
Bu çalışmaların en çok yapıldığı yerlerden biri Amerika'daki
“Naval Postgraduate School” (NPS)'dur. Don Brutzman başta olmak
üzere X3D ve Web3D üzerine çalışmalar ve tezler üretilmektedir. Don
Brutzman X3D konusunda eğitici makaleler üretmesinin yanı sıra,
belirtimlerin üretilmesine katkı sağlamaktadır (Brutzman, 2005). Bu
86
okulda yapılan en önemli çalışmalardan biri askeri araçlar barındıran bir
X3D-VRML üç boyutlu nesne deposu sunmalarıdır. Benim tezimde
kullandığım helikopterde bu depodan alınmıştır (Savage, 2006).
Amerika'daki orduyu inceleyerek ihtiyaçlarına uygun benzeştirim
programları yapan MOVES enstitüsünde NPS'nin Web3D ile çalışan en
önemli merkezdir. Çalıştığı konular 3B Görsel Benzeştirim ve Ağlanmış
Sanal Ortamlar, Bilgisayarla üretilmiş otonomi ve Hesaba dayalı idrak
(“Computational Cognition”), İnsan başarım mühendisliği ve
“Immersive” teknolojiler, Oyun tabanlı benzeştirimin anlaşılması ve
Analiz, Savaş modelleme ve analiz olarak sayılabilir (MOVES, 2006).
Web3D ile yapılmış olan önemli benzeştirim çalışmalarından biri
de Ay'a inmeyi görselleştiren Ivan Klima'nın “Lunar Landing in Web3D”
çalışmasıdır. Bu çalışmada yazar Ay aracının aya inişini benzeştirmek
için VRML yardımıyla bir sistem tasarlamıştır. Armstrong ve Aldrin'in
aya iniş sırasında kullandıkları araç ve ortam bilgilerinden yararlanılarak
bu üç boyutlu benzeştirim programı gerçekleştirilmiştir(Klima, 2000).
Web3D uzaktan öğrenme ve eğitim için de önemli bir teknoloji
haline gelmektedir. Bu konuda gösterilebilecek en önemli örnek
Leonardo projesidir (Tornincasa, 2002). Bu proje tasarım mühendislerine
laboratuar ve çalışmalarda öğrenmeleri gereken bilgileri İnternet
üzerinde Web3D kullanılarak nasıl öğretilebileceğini örneklemiştir.
Günümüzde tasarım mühendislerinin başarılı olabilmesi için gereken
temel eğitim ve öğrenim için belli standartlar vardır. Bu standartları
uzaktan öğrenmek isteyen kişilere de sağlamak Web3D ile gerçekten
kolaydır. Web3D uzaktan öğrenme için idealdir. Çünkü öğrencilerin
fenomen ve nesnelerin gerçekçi görüntülerini çalışmaları ve anlatıcıya
çevrimiçi sorular sormaları kolaylaşmaktadır. Web3D kullanımının bir
diğer avantajı da pahalı araç ve gereçler satın alınmadan sanal gerçeklik
tabanlı çoklu ortam benzeştirimleri yardımıyla bu araç ve gereçleri
öğrenmeleri, kullanmalarıdır.
5.2 Yol Planlama ve Genetik Algoritma Çalışmaları
Nikolos et. al. insansız hava taşıtları için üç boyutlu yol planlama
çalışması yaptılar. (Nikolos, 2001). Bu çalışmalarında evrimsel
algoritmaları kullanarak üç boyutlu bir ortamda, yeryüzü gibi bazı kısıtlar
87
ve istenen özelliklere göre yol eğrisini hesapladılar. Bu çalışmada
vardıkları önemli sonuçlardan biri yolun doğru parçaları şeklinde
olmasından ziyade eğrisel bir şekilde olması daha iyi sonuçlar üretiyor.
Hui et. Al. yol bulmanın en çok kullanıldığı alanlardan olan
oyunlarda yapay zekanın önemini incelediler(Hui, 2004). Çalışmalarında
rasgele yön bulma, engel aşma, hareket öncesi plan gibi konularda
yorumlar ürettiler. Oyunlarda yol bulma için en çok Bezier eğrileri ve
planlama için Sonlu Durum makineleri kullanılmaktadır.
Hall ilgili çalışmasında (Hall, 2004) yol bulmada varolan
teknolojilerin araştırılması, nesne dolu üç boyutlu ortamların
tasarlanması, bu ortamın gerçekleştirilmesi, ortam üzerinde testlerin
uygulanması ve yol bulma algoritmalarının verimliliği konularında
araştırma ve proje yapmıştır. Çalışma sonucunda engeller içeren üç
boyutlu ortam yaratılmış, etmenler bu ortamda yol bulmuşlardır,
engelleri aşıp hedeflerine ulaşmışlardır.
Reese vd. özellikle oyunlarda yol bulma konusunda çalışma
yaptılar (Reese, 1999). Bu çalışmalarında yol bulma tekniklerinin
başarımını etkileyen etkenlerin bir sınıflandırmasını yapmışlardır. Bu
etkenler oyunun dinamizmi, oyuncuların ve ortamın geometrisi,
hareketin tahmin edilebilirliği (edilemezliği), hareket bilim ve zamansal
sınırlandırmalar, etkileşim kuralları ve gerçek zamanlı başarım olarak
sayılabilir.
5.3 Gezgin Satıcı Problemi (GSP)Çalışmaları
Obitko (Obitko, 1999) genetik algoritmaları tanıtmak için
hazırladığı çalışmasında gezgin satıcı probleminin genetik algoritmalarla
çözümünü de örneklemiştir. Bu çalışma genetik algoritma eğitiminde
kullanılmak üzere bilgilendirici bir çalışmadır. Örnekler Java
Appletlerinin kullanımıyla gerçekleştirilmiştir.
Dorigo vd. çalışmalarında (Dorigo, 1997) Karınca Kolonisi Sistemi
(KKS) kullanarak dağıtık bir algoritma yardımıyla GSP'ni çözmeye
çalışmışlardır. Karınca adı verilen işbirlikçi etmenler GSP için iyi
çözümler bulmaya çalışmaktadırlar. Feromen adı verilen bir maddeyle
doğrudan olmayan bir iletişim yapan karıncalar bu maddeyi yolların
88
üzerinde saklayarak en çok geçilen, en iyi yolun bulunmasında yardımcı
olmaktadırlar. Çalışmada KKS deneyler yardımıyla anlaşılmaya
çalışılmaktadır.
Lutton vd. (Lutton, 1984) çalışmalarında Metropolis Algoritması
adını verdikleri algoritmayla olası GSP yollarının dizisini
üretmektedirler.
Fogel çalışmasında otomatik keşfe dayanan makine öğrenmesi
olarak Evrimsel Eniyilemeyi önermektedir. Doğal bir ortamı GSP
yardımıyla yapay olarak benzeştirmektedir. Üç farklı uyumlandırabilir
yöntem tanıtılmakta ve analiz edilmektedir. Çeşitli kapsamlar
doğrultusunda evrimsel uyarlanma gösterilmektedir (Fogel, 1988).
89
6 YAZILIM SİSTEMİ TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİMİ
Projenin gereksinimlerini şu şekilde sıralayabiliriz:
•
Bir helikopter olacak (Herhangi bir üç boyutlu uzayda dolaşan
birim olarak genelleştirilebilir)
•
Bu helikopterin dolaşması gereken (hepsini bir kere) n sayıda
hedef var. (Çizgelerde Hamilton yolu)
•
Helikopter bu hedefleri en verimli şekilde dolaşmalıdır. Aldığı
yol en az düzeyde olmalıdır.
Yukarıdaki istekler incelendiği zaman bu problemin tipik bir
Gezgin Satıcı Problemi olduğu görülebilir. Ama en önemli farkı bu
dolaşma işinin iki boyutlu şehirler arasında olmayıp, üç boyutlu herhangi
bir uzayda olabilmesidir. Bu problemi çözebilmek için ve farklı kriterlere
göre sonuçları değerlendirebilmek için Genetik Algoritmaların
kullanılmasına karar verilmiştir.
6.1 Tasarım
Helikopter Dolaşım Sistemi (HeDoS) genetik algoritmaların
gerçekleştirildiği bir Genetik Hesaplama Birimi, Xj3D ve X3D
görevlerinin gerçekleştirildiği Grafik Kotarma (“Handling”) birimi ve
grafik kullanıcı arayüzünün gerçekleştirildiği Arayüz Biriminden
oluşmaktadır. Her birimler sadece ilgili görevlerini gerçekleştirmektedir.
Grafik kotarma biriminde Genetik hesaplama biriminin sorumluluğunda
olan herhangi bir iş yapılmaz. Sistemin ana mimari yapısı şekil 6.1'de
incelenebilir. Mimariden de anlaşılacağı gibi sistem birbiriyle haberleşen,
sorumlulukları dağıtılmış birimlerden oluşmaktadır.
90
Şekil 6.1: Temel Mimari Birimler
Şekil 6.2'de birimleri paket temelli ve bağımlılıklar şeklinde
görebilirsiniz. Kullanıcı alttaki paketleri bilmez, sadece ana paket
altındaki (net.tekrei.hedos) ana sınıfı (HedosFrame) çalıştırmak suretiyle
programı çalıştırır. Arayüzler Java'nın Swing Uygulama Geliştirme
Arayüzü kullanılarak geliştirilmiştir. Genetik hesaplama paketi
görevlerine göre 3 alt pakete ayrılmıştır. Genetik algoritmaya bağlı
olarak bu 3 paket kendi üzerine düşen ilgili aşamaları gerçekleştirirler.
Şekil 6.2: Mimari model ve bağımlılıklar
Grafik kotarma paketi Xj3D araç kutusunu kullanarak yüklenen
önceden hazırlanmış X3D sahneleri üzerinde çalışma zamanındaki
dinamik değişikliklerin kullanıcı talebine ve genetik hesaplamanın
sonucuna göre uygulanmasını gerçekleştirir.
91
6.2.1 net.tekrei.hedos Paketi
Bu pakette (Şekil 6.3.) çalıştırılacak olan HedosFrame sınıfı ve alt
paketler vardır. En üst düzeydeki pakettir. HedosFrame sınıfı programın
çalışması için gereken “main” metodunu ve temel başlangıç, kullanıcı
etkileşim metotlarını içerir. Ara yüz paketinde SolPanel sınıfından gelen
bazı çağrıları diğer sınıflara yönlendirme işlemini de gerçekleştirir. Bu
sınıf JFrame sınıfından türetilmiş olup pencere oluşmasını sağlamaktadır.
Şekil 6.3: net.tekrei.hedos paketi
Bu sınıf hedef ekleme (hedefEkle), silme (hedefSil); hesaplama
başlatma (hesapla, cokluHesapla) ve dolaşma başlatma (dolas)
metotlarını içerir. Bu metotlar alt paketlere çağrı metotlarıdır. SolPanel
sınıfındaki düğmeler ve kullanıcı etkileşim araçlarıyla tetiklenirler.
goruntuAyarla metodu arayüzün dili, sağ tarafta gösterilecek olan
X3D tarayıcısının ilklenmesi işlemleri ve arayüz yerleştirilmesi
işlemlerini gerçekleştirir. Son olarak önceden hazırlanmış olan
helikopterin sanal dünyasını yükler.
sahneAyarla metodu ilk olarak yerleştirilecek olan ve ayarlar
dosyasında tanımlanmış hedefleri sahneye yerleştirme işlemini
gerçekleştirir.
92
6.2.2 net.tekrei.hedos.arayuz Paketi
Şekil 6.4'te modeli görülen bu paketin amacı grafik kullanıcı ara
yüzünü (GKA) soyutlamak ve diğer sınıflarla bağımlılığını azaltmaktır.
Bu pakette sol taraftaki genetik parametrelerinin ve kullanıcının sahne ile
etkileşiminin bulunduğu paneli gerçekleştiren tek bir sınıf vardır. Bu
sınıf Java Swing UGA JPanel sınıfından türetilmiştir. Bu sınıf
kullanıcıdan gelen etkileşim taleplerini HedosFrame üzerinden (ilgili
parametreleri sistem üzerinde tek bir örneği (“Singleton”) saklanan
Ayarlar sınıfına kaydederek) ilgili birimlere aktarmaktadır. İlgili birimler
de gelen talebi cevaplandırarak kullanıcı etkileşimini sağlamaktadır.
Sınıftaki kodun büyük bir çoğunluğu GKA gerçekleştirilmesi işlemi için
kullanılmaktadır. Kod tamamen Swing tabanlıdır.
Şekil 6.4: net.tekrei.hedos.arayuz paketi
93
6.2.3 net.tekrei.hedos.araclar Paketi
Şekil 6.5'te modeli görülen bu paketin amacı programdaki bazı
başlangıç ve mesaj dili ile ilgili ayarlamaları gerçekleştirmektir. Tek
örnek tasarım deseni kullanılarak gerçekleştirilmiş iki sınıf içermektedir.
Şekil 6.5: net.tekrei.hedos.araclar paketi
Messages sınıfı programın arayüz ve mesaj dilini ayarlayan
metotlar
ve
programda
kullanılan
combobox
içeriklerini
barındırmaktadır.
Ayarlar sınıfı aynı dizinde bulunan ayarlar.properties dosyasını
açılışta okuyarak, içerisinde tanımlanmış olan bazı başlangıç değerlerini
okuyup ayarlamakla ilgilenmektedir. Bu dosyadan genetik algoritma
parametreleri ve başlangıç hedeflerini okuyarak gerekli durumlarda bu
bilgileri ekran üzerinde göstermek için ve hedeflerin eklenmesi için
kullanılmaktadır.
6.2.4 net.tekrei.hedos.grafik paketi
Şekil 6.6'da görülen bu paketin amacı Xj3D bağlantısını sağlamak
ve X3D sahnesinin yüklendikten sonra dinamik olarak değiştirilmesini
kotarmaktır. İçerisinde şu anki gereksinimler doğrultusunda bu işi yapan
X3DKotarici isimli tek bir sınıf vardır. Bu sınıf tamamen Xj3D
metodlarını çağırma işlemi yapmaktadır. Görevleri metot isimlerinden de
anlaşılacağı üzere sahneye hedef düğüm ekleme, hedef düğüm silme,
94
düğüm yeri değiştirme ve rota ayarlayıp bu rota üzerinde hareketin
başlatılması ve bitirmesi şeklindedir.
Şekil 6.6: net.tekrei.hedos.grafik Paketi
Sınıfın kullanımını kolaylaştırmak için sınıf Tek örnek tasarım
deseni kullanılarak çalışma zamanı boyunca bir kere örneklenecek
şekilde gerçekleştirilmiştir. Bu şekilde bu sınıfın tek bir şekilde
kullanılmasını ve farklı sınıfların farklı örnekleri kullanmamasını
sağlıyoruz.
6.2.5 net.tekrei.hedos.genetik paketi
Bu paket (Bkz. Şekil 6.7) genetik hesaplamaların yapılması için
gereken paket ve sınıfları barındırmaktadır. Vitrin (“Façade”) tasarım
desenine özgü sadece bir sınıfın dışarıdan bilinip erişilebildiği bir yapısı
vardır. En üst pakette bulunana Isleyici sınıfı arabirim olarak
kullanılmaktadır, HedosFrame sınıfı hesapla düğmesine tıklandığı zaman
bu sınıfın isle() metodunu çağırarak hesaplama işlemini başlatmaktadır.
isle metodunun sırasıyla kullanılacak olan alt paketlerdeki kullanıcının
seçimlerine bağlı olarak Caprazlayici, Mutator sınıflarının örneklerini
oluşturuyor. Daha sonra tipik genetik algoritmayı işletmeye başlıyor.
Hesaplamada aşağıdaki genetik algoritma aşamaları sırasıyla
uygulanıyor:
95
1. Başlangıç toplumu oluşturulur.
2. Uygunluk hesaplanır.
3. Seçkin birey seçilir.
4. Çaprazlayıcı seçilen bireyler üzerinde çaprazlama işlemini
gerçekleştirir.
5. Mutator mutasyon işlemini gerçekleştirir.
6. Eğer bitiş kriterleri sağlanmadıysa 2. aşamaya geri dönülür.
7. En iyi sonuç metodun çıktısı olarak döndürülür.
Yukarıdaki algoritmanın ilgili kısımları ilgili sınıflar tarafından
kullanıcının seçimlerine göre yapılmaktadır. Algoritma tamamlandığında
kullanıcının seçimlerine uygun olan en kısa yol üretiliyor, kullanıcı daha
sonra bu yolu Dolaş talebiyle üç boyutlu alanda helikopterin hedefleri
dolaşmasını izleyerek görebiliyor.
Şekil 6.7: net.tekrei.hedos.genetik Paketi
Araçlar alt paketi: Adından da anlaşıldığı gibi bu sınıf genetik
algoritmada gereksinim duyulan temel araçları barındırmaktadır. Üç
boyutlu konumu temsil eden Nokta, bireylerin kromozom yapılarını tutan
Kromozom ve sıralama işleminde gereksinim duyulan hızlı sıralama
algoritmasını
gerçekleştiren
QubbleSortAlgorithm
sınıflarını
içermektedir. Ayrıca kullanıcının seçimlerinin program boyunca ilgili
96
sınıflarca rahatça kullanılabilmesi için tek örnek tasarım deseni
kullanılmış olan GPParametreler sınıfını da barındırmaktadır.
Şekil 6.8: net.tekrei.hedos.genetik.araclar Paketi
Çaprazlama alt paketi: Bu paket genetik algoritmanın çaprazlama
aşamasında kullanılan ve bireylerin birbirleriyle eşleşmesini sağlamak
için gereksinim duyulan sınıfları Soyut Fabrika tasarım deseni
kullanılarak gerçekleştirmektedir. Caprazlama isminde soyut bir sınıftan
her çaprazlama tipi için ayrı somut sınıflar türetilmektedir. Kullanıcının
seçimine göre Isleyici sınıfı içerisinde örneklenen ilgili Caprazlama sınıfı
kullanılmaktadır.
97
Şekil 6.9: net.tekrei.hedos.genetik.caprazlama Paketi
Mutasyon alt paketi: Bu paket genetik algoritmanın mutasyon
aşamasında kullanılan ve çaprazlama sonucu oluşmuş olan bireylerin
mutasyon geçirmesini sağlayan sınıfları gerçekleştirmektedir. Bu
pakette çaprazlama paketinde olduğu gibi kolaylık olması amacıyla
soyut fabrika tasarım deseni kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Mutator
isimli soyut sınıftan her mutasyon tipi için farklı somut sınıflar
türetilmiştir. Bu somut sınıflar Isleyici içerisinde Mutator kullanılarak
kullanıcının seçimine göre örneklenmektedir. Seçime göre örneklenen
sınıf genetik algoritmada kullanılmaktadır.
98
Şekil 6.10: net.tekrei.hedos.genetik.mutasyon Paketi
6.3 Gerçekleştirim
Kullanıcının girebildiği n sayıda bireyden oluşan bir toplum
kullanılmaktadır. Kromozomları kodlamak için 4.2.4. bölümde anlatılan
Permütasyon Kodlaması kullanılmaktadır. Kromozomun genleri olarak
dolaşma sırasına göre hedef numaraları tutulmaktadır. Şehir eklenmesi ve
çıkarılması mümkündür ancak her seferinde hesaplamayı tekrar yapmak
gerekmektedir. Şekil 6.11'de algoritmanın gerçekleştirildiği isle
metodunun akış şeması incelenebilir.
99
Şekil 6.11: isle metodunun (genetik algoritma) akış şeması
Uygunluk Hesaplama Formülü: Bireylerin ne kadar başarılı
olduğunu bulmamız uygunluklarını bulmamızla mümkündür. Uygunluk
formülü de bireyin toplum içerisindeki uzaklık sıralamasındaki yeridir.
Bu nedenle her bireyin uzaklığının hesaplanması gerekmektedir. Bu
hesaplama aşağıdaki formüle göre gerçekleştirilmektedir:
n −1
Uzaklık[j] =
∑ |P
i +1
− Pi |
0
Pi+1 − Pi =
(xi+1 − xi )2 + ( yi+1 − yi )2 + (zi+1 − zi )2
(Üç boyutlu düzlemde iki nokta arasındaki öklid Uzaklığı
(Standart Uzaklık ölçütü))
j: Bireyin toplum içerisindeki konumu
i: Bireyin hedef konumu (kromozom içerisindeki
genin konumu)
her bir
Pi+1 - Pi : Birbirini takip eden iki hedef arasındaki
uzaklık
x,y,z : Noktaların koordinat düzlemindeki konum bilgisi
100
Bu şekilde uzaklık hesaplandıktan sonra hızlı kabarcık sıralama
(“quick bubble sort”) algoritması yardımıyla toplum bireyleri
uzaklıklarına göre artan bir sırada sıralanmaktadır. Bireylerin bu
sıralamadaki konumları uygunlukları olarak kabul edilmektedir. 1.
sıradaki birey en uygun bireydir. Son sıradaki bireyde en kötü bireydir.
Çaprazlama çeşitleri: Farklı çaprazlama yöntemleri
gerçekleştirilmiştir. Kullanıcının seçimine göre bu çaprazlamalardan
ilgili olanı çalışmaktadır. Çaprazlama yapılmadan önce rasgele bir değer
üretilip çaprazlama olasılığı ile karşılaştırılmaktadır. Çaprazlama
olasılığından küçük bir değer üretilmemişse çaprazlama işlemi yapılmaz.
•
Tek Noktalı: Bu çaprazlama şeklinde rasgele seçilen bir noktaya
göre iki kromozom eşlenmekte ve yeni bireyler üretilmektedir.
•
Çift Noktalı: Bu çaprazlamada tek bir nokta yerine iki nokta
rasgele seçilip bu iki noktaya göre kromozomlar eşlenmektedir.
•
Tek Biçimli (“Uniform”): Bu çaprazlama şeklinde birinciden,
ikinciden, birinciden, ikinciden, ... şeklinde gen alımıyla
çaprazlama işlemi gerçekleştirilmektedir.
•
Yok : Bu seçildiği zaman toplum değiştirilmeden geri
döndürülmektedir.
Mutasyon çeşitleri: Kullanıcının seçimine göre aşağıdaki
mutasyonlar çalışabilmektedir. Mutasyon içerisinde rasgele bir değer
üretilip mutasyon olasılığıyla karşılaştırılmaktadır. Eğer mutasyon
olasılığından düşük bir değer üretilmemişse mutasyon gerçekleştirilmez.
• Normal rasgele: Bu mutasyonda rasgele seçilen iki genin yeri
değiştirilmektedir.
• Sadece Geliştiren rasgele: Bu mutasyonda rasgele seçilen iki
genin yeri değiştiriliyor, eğer sonuç önceki bireyden daha iyiyse
bu değişim kalıcı bir hale getiriliyor.
• Sadece Geliştiren sistematik: Bu mutasyonda sırayla tüm genler
sistematik olarak değiştirilip en iyi sonucu üreten mutasyon
kalıcı bir şekilde bırakılıyor.
101
• Yok: Bu seçildiği zaman herhangi bir mutasyon yapılmıyor.
Seçkinlik: Seçkin seçiminin yapılıp yapılmayacağı kullanıcının
arayüzden seçimine bağlıdır. Seçkinlik yapılması istendiği zaman her
nesildeki en iyi birey bir sonraki nesle aktarılmaktadır. Her yeni nesil
başlangıcında bu seçkin birey en kötü birey ile (sıralamada sonuncu
sırada yer alan) değiştirilmektedir. Seçkin birey seçimi ile amaçlanan
algoritmanın başarısını arttırmak ve en uygun bireyin yok olmasını
engellemektir.
102
7 YAZILIMIN İŞLETİLMESİ VE DEĞERLENDİRİLMESİ
Yazılım Java Web Start şeklinde gerçekleştirilmiştir. Kullanıcıların
sadece Java 1.5 veya daha üzeri bir JDK kullanarak başka bir şey
kurmalarına gerek kalmadan her platformda kendiliğinden yüklenen
kütüphaneler şeklinde işleri kolaylaştırılmıştır. Kullanıcılar kendilerine
sunulan web adresinde link olan JNLP dosyasını çalıştırarak
(http://yzgrafik.ege.edu.tr/~tekrei/hedos/)
programı
başlatabilirler.
Program yaklaşık olarak 12 MB'lık kütüphaneleri bilgisayarlarına
otomatik olarak indirecektir. İndirme bittikten sonra dosya kullanımı
nedeniyle gereksinim duyulan uygulamanın güvenli olduğunu
doğrulayan pencereyi onaylamaları gerekmektedir. Bu onaylamadan
sonra aşağıda resmi görülen ana pencere açılacaktır. Bazı başlangıç
değerleri kullanıcılara kolaylık için varsayılan olarak ayarlanmıştır.
Kullanıcı soldaki panelden istediği değişiklikleri yaparak genetik
algoritmanın işletilmesini değiştirip farklı tercihler sonucu farklı
deneyimler elde etmektedir. Ayrıca sahnenin altındaki düğmeleri
kullanarak sahne üzerinde farklı noktalara ilerleme, bakış açısını
değiştirme işlemlerini gerçekleştirebilmektedir. İlgili seçimleri yaptıktan
sonra kullanıcı Hesapla düğmesine basarak genetik algoritmanın girdiği
değerlere göre hesaplanmasını ateşlemektedir. Hesaplama işlemi bittikten
sonra Dolaş düğmesini etkinleştirerek helikopterin bulunan en iyi yolu
sahne üzerinde dolaşarak göstermesini sağlayabilir. Kullanıcı
deneyimlerini düğüm ekleyerek, çıkararak, parametreleri ve kriterleri
istediği gibi değiştirerek arttırabilir. Kullanıcının bakış açısı ilk açılışta
helikopterin bakış açısıdır (Bkz. Şekil 7.1). Kullanıcı aşağıdaki menüden
Helikopterin açılıştaki noktasını seçerek uzak bir noktadan helikopter
hareketini izleyebilir (Bkz. Şekil 7.2).
Düğüm (Hedef) eklenmesi soldaki panelden x,y ve z koordinat
değerlerini ilgili metin kutularına girerek ve Ekle düğmesine basarak
gerçekleştirilmektedir. Düğüm silmek için ilgili combobox’tan silinecek
düğüm seçilerek Sil düğmesine basılır. Bu şekilde sahne üzerindeki
düğümler (hedefler) eklenebilir, silinebilir. Düğüm değişikliklerinden
sonra hesaplama işleminin tekrar yapılması gerekmektedir.
103
Şekil 7.1: Programın ilk çalıştırılmasındaki görüntüsü
104
Şekil 7.2: Seçimlere göre hesaplanmış yolu dolaşan helikopter
7.1 Yazılımın Değerlendirilmesi
Genetik algoritmanın başarısını ölçmek ve en uygun genetik
algoritma parametreleri ve kriterleri için yazılımı farklı seçimler için
ürettiği en kısa yol ve üretim süresi bazında denemek gerekti. Bu
denemeler istatistiksel doğruluğu bir nebze de olsa elde edebilmek
için yüz kere aynı değerlerle çalıştırmak ve bu değerlerin aritmetik
ortalamasını almak şeklinde gerçekleştirildi. Bu denemeler
tarafımızdan dört başlığa ayrıldı.
105
Programın hesaplama süresi ve grafiksel imge oluşturma süresi
farklı makinelerde doğal olarak farklı sonuçlar üretecektir. Bu bölümdeki
denemeler için aşağıdaki özelliklere sahip bir makine kullanılmıştır:
•
•
•
•
AMD Athlon 3200+ 64 Bit İşlemci (2.01 GHz)
2 GB RAM
Nvidia GeForce 6600 Ekran Kartı
Windows XP İşletim Sistemi
Elbette bütün kriterler birbirine bağlıdır. Bu etkilerin ölçülmesi
tamamen algoritmanın saf bir şekilde çalışmasını denemekten başka bir
amaç gütmemektedir. Kriterlerin farklı kombinasyonları aşağıdaki
deneylerden çok farklı sonuçlar doğurabilir.
7.1.1 Birey ve Nesil Sayısının Etkisi
Bu bölümdeki amaç birey sayısının ve nesil sayısının değişiminin
genetik algoritma üzerinde yarattığı farklılığı bulmak ve en uygun birey
ve nesil sayılarına ulaşabilmektir.
Birey sayısının etkisini hesaplamak için aşağıdaki kriterler sabit
tutularak birey sayısı değiştirildi:
•
Cd (Düğüm sayısı): 50
•
Cn (Nesil sayısı): 10
•
Tm (Mutasyon tipi): SGS (Sadece geliştiren sistematik)
•
Tc (Çaprazlama tipi): ÇN (Çift noktalı)
•
Pm (Mutasyon olasılığı): 0.01
•
Pc (Çaprazlama olasılığı): 0.9
Çizelge 7.1, Şekil 7.3 yardımıyla birey sayısının artışının en kısa yolu
iyileştirdiği ancak belli bir sayıdan sonra süredeki artışın göz önüne
alınması gerektiği ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle birey sayısının düğüm
ve nesil sayısını da bağlı olmak şartıyla uygun bir değer seçilmesi
genetik algoritmanın verimini arttıracaktır. Yukarıda belirtilen kriterler
için uygun değer 1000’dir. İnceleme sonucu seçkinliğin etkin olması
106
durumunda en kısa yolun daha iyi olduğu gözlenmektedir.
Çizelge 7.1: Birey sayısının etkisi
Birey
Sayısı
10
En Kısa
Yol
3021.24
1.72
En Kısa Yol
(Seçkinlik)
2877.47
Süre (ms)
(Seçkinlik)
1.40
20
2940.67
30
2918.29
2.50
2828.52
2.82
3.75
2796.35
4.85
50
100
2899.35
5.63
2767.85
6.40
2831.27
11.72
2735.55
12.97
Süre (ms)
500
2734.63
62.36
2663.71
68.75
1000
2708.95
136.42
2627.26
148.90
10000
2592.08
1683.90
2526.04
1858.28
Şekil 7.3: Birey sayısının etkisi
Nesil sayısının etkisini hesaplamak için de yukarıdaki kriterlerden
farklı olarak birey sayısı 10’da sabitlendi. Nesil sonundaki en kısa yollar
tabloda ilgili yerlere yazıldı.
Çizelge 7.2 ve Şekil 7.4 incelendiği zaman nesil ilerledikçe en kısa
yol değişmektedir. Verimli bir sonuç alabilmek için ise seçkin seçiminin
ayarlanması gerekmektedir. Yoksa her nesilde elde edilen en kısa yol
kaybolmaktadır.
107
Çizelge 7.2: Nesil sayısının etkisi
Nesil
En Kısa Yol
En Kısa Yol(Seçkinlik)
1
2701.78
2772.03
5
2899.38
2677.52
10
2731.22
2632.96
20
2807.69
2617.29
30
2807.69
2617.29
50
2846.98
2583.48
100
2770.11
2583.48
Şekil 7.4: Nesil sayısının etkisi
7.1.2 Düğüm Sayısının Etkisi
Düğüm sayısının etkisini hesaplamak için aşağıdaki kriterler kullanıldı
ve düğüm sayısı değiştirildi:
•
Cn : 100
•
Cb (Birey Sayısı): 100
•
Tm : SGS
•
Tc : ÇN
•
Pm : 0.01
•
Pc : 0.9
Çizelge 7.3, Şekil 7.5 yardımıyla düğüm sayısının artışının süreyi 100
düğümden sonra arttırdığı gözlenmiştir. Bu gözlem sonucunda 100
düğümlük problemler için sürenin makul kalacağı öngörülmektedir.
108
Çizelge 7.3: Düğüm sayısının etkisi
Düğüm
Süre (ms)
Süre (ms)(Seçkinlik)
10
14.37
15.93
50
67.97
73.90
100
159.53
165.01
500
3503.44
3887.96
Şekil 7.5: Düğüm sayısının etkisi
7.1.3 Olasılıkların Etkisi
Olasılıkları hesaplamak için hesaplanan olasılık değiştirilerek diğer
olasılık sabit tutulmuştur. Diğer kriterler için aşağıdaki sabit değerler
kullanılmıştır:
• Cd : 50
• Cn : 100
• Cb : 100
• Tm : SGS
• Tc : ÇN
Çizelge 7.4, Şekil 7.6 yardımıyla çaprazlama olasılığının artışı ile
beraber özellikle seçkinliğin seçilmesinde iyi sonuçlar döndürdüğü
gözlenmiştir. Bu gözlem sonucunda süredeki değişimi de göz önüne
alarak en iyi olasılık değerinin 0.5’ten büyük değerler olduğu ortaya
çıkmıştır.
109
Çizelge 7.4: Çaprazlama olasılığının etkisi
En Kısa Yol
Süre (ms)
En Kısa Yol (Seçkinlik)
2822.21
12.97
2744.17
Süre (ms)
(Seçkinlik)
15.63
2816.49
19.22
2715.15
22.02
2843.40
25.47
2715.61
29.21
2835.54
31.71
2723.32
35.46
2830.03
38.44
2717.87
43.75
2827.14
44.37
2709.99
48.13
2832.75
52.03
2708.01
55.00
2836.89
56.87
2702.70
61.56
2841.55
62.18
2706.74
67.52
2833.72
66.41
2677.10
73.12
Şekil 7.6: Çaprazlama olasılığının etkisi
Çizelge 7.5, Şekil 7.7 yardımıyla çaprazlama olasılığının artışının
en iyi süre/sonuç başarımının 0.1 ve 0.2 arasında olduğu gözlenmiştir.
Çizelge 7.5: Mutasyon olasılığının etkisi
Mutasyon Olasılığı
En Kısa Yol
Süre (ms)
0.01
2792.24
8.28
En Kısa Yol
(Seçkinlik)
2792.52
Süre (ms)
(Seçkinlik)
11.56
0.05
2796.99
77.34
2805.01
79.06
0.1
2801.78
288.12
2810.19
290.94
0.15
2788.56
642.81
2795.58
641.87
0.2
2797.25
1158.28
2800.06
1283.12
0.25
2801.18
1905.00
2794.62
2025.62
0.3
2813.74
2750.00
2811.16
2975.01
110
0.4
2802.07
5050.63
2813.51
4573.90
0.5
2804.55
7602.65
2799.24
7833.76
Şekil 7.7: Mutasyon olasılığının etkisi
7.1.4 Tercihlerin Etkisi
Kullanıcının mutasyon ve çaprazlama tercihlerine göre değişim
gözlenmiştir. Mutasyon denenirken çaprazlama yapılmamış, çaprazlama
denenirken mutasyon yapılmamıştır. Aşağıdaki değerler bu deney
sırasında kullanılmıştır:
• Cd : 50
• Cn : 100
• Cb : 100
Çizelge 7.6, Şekil 7.8 yardımıyla çaprazlama tercihlerinin etkisi
incelenebilir. Çaprazlama tercihlerinin denenmesinde mutasyon
yapılmamıştır. Bu gözlem sonucunda en iyi sonucun seçkinliğe bağlı
olduğu görülmektedir. Seçkinlik varken en iyi sonucu Uniform üretirken,
seçkinliğin olmadığı durumda çaprazlama olmaması daha iyi sonuçlar
üretmektedir.
Çizelge 7.6: Çaprazlama tercihinin etkisi
Çaprazlama Tipi
En Kısa Yol
Süre (ms)
Yok
2794.43
5.94
2795.88
Süre (ms) (Seçkinlik)
8.29
Tek Noktalı
2832.89
63.28
2725.70
69.54
Çift Noktalı
2815.12
63.75
2705.07
69.37
Uniform
2911.57
77.97
2593.40
77.04
111
Şekil 7.8: Çaprazlama tercihinin etkisi
Çizelge 7.7, Şekil 7.9 yardımıyla mutasyon tercihlerinin etkisi
incelenebilir. Mutasyon tercihlerinin denenmesinde çaprazlama
yapılmamıştır. Bu gözlem sonucunda en iyi sonucun Sadece geliştiren
sistematik mutasyonda olduğu görülmektedir. Seçkinliğin mutasyonda
kötü sonuçlara neden olduğu görülmektedir.
Çizelge 7.7: Mutasyon tercihinin etkisi
Mutasyon Tipi
En Kısa Yol
Süre (ms)
Yok
2794.43
5.94
2795.88
8.29
Normal Rastgele
Sadece Geliştiren
Rastgele
Sadece Geliştiren
Sistematik
2810.58
5.77
2794.14
8.59
2798.54
6.09
2803.57
9.38
2796.35
8.75
2803.43
12.34
Şekil 7.9: Mutasyon tercihinin etkisi
Süre (ms) (Seçkinlik)
112
8 SONUÇ
Yapay Zeka ve Bilgisayar Grafikleri alanındaki bu tez çalışmasında
aşağıda belirtilen iki konu ve birbirleri ile etkileşimleri üzerine araştırma
yapılmıştır:
İnternet üzerinde üç boyut: İnternet üzerinde üç boyut beklediği
ilgiyi görmeye yeni başlamaktadır. Web3D birliğininin ve bu birlikte
üyelikleri bulunan Yumetech, Media Machines gibi bu alanın lokomotifi
olan firmaların yoğun çabaları bu konuya olan ilgiyi arttırmaktadır. Bu
süreç uzun zamandır devam etmesine rağmen 2006 yılında zirveye
varmıştır. En son olarak Media Machines firmasının ticari bir ürünlerini
(Flux) açık kaynak ve serbest olarak dağıtacaklarını açıklamaları bu
sürecin gelişimi açısından çok önemlidir. Bu bilgilerin ışığında tez
çalışmasında geldiği son noktada Web3D ve uygulanabilirliği bir bakıma
denenmiştir. Henüz geliştirme aşamasında olan X3D standardı ve
programlara bütünleştirmeye yarayan Xj3D’nin kullanımı hakkında elde
edilen sonuçlar şu şekilde özetlenebilir:
•
X3D artık olgunlaşmaya başlamıştır. Süreç X3D’nin
standartlaştırılmasından daha çok X3D’nin yaygınlaştırılması ve
kullanımının arttırılmasına odaklanmıştır. Bunu sağlamak için Web3D
birliği ve lokomotif firmalar kullanım için yazılımlar geliştirmektedir.
•
X3D bir programlama dilinin verebildiklerini tam olarak
vermese de genişletilebilirliği ve SAI desteği sayesinde bu problemi
aşmaktadır.
•
Xj3D X3D dosyalarını üç boyutlu bilgi saklama ortamı
olarak kullanmak isteyenler için bir çok kolaylık sağlamaktadır.
•
Xj3D 1.0 sürümünü yeni çıkarmasına rağmen son 1 yılda
hızlı geliştirme sürecinden payını almış, hataların kısa sürede
temizlendiği bir açık kaynak yazılımı olmuştur.
•
X3D ve Xj3D’nin yaygınlaşması önündeki önemli
engellerinden biri modellerin İnternet üzerinde gösterilmesinde sıkıntı
yaratan veri yolu büyüklüğü kısıtlarıdır. Bunu aşmak için sıkıştırma
yetenekleri geliştirilmektedir.
113
•
Varolan İnternet tarayıcıların henüz varsayılan olarak üç
boyutlu grafikleri doğrudan desteklememeleri bir eksikliktir. Bunun
aşılması gerekmektedir.
Gezgin satıcı probleminin üç boyutlu çözümü ve genetik
algoritmalar: Gezgin satıcı problemi günlük yaşamda bir çok kullanım
alanına uyarlanabilecek yapıdadır. Bir postacının mektupları dağıtırken
izlediği yol, seyyar satıcıların en kısa sürede en çok sokağı dolaşmak için
izledikleri yol bu tip problemlere birer örnektir. Bir çok uygulama
alanına sahip olan bu problemin etkin çözümü de önemli bir araştırma
konusudur. Üç boyutlu olarak dolaşma problemi olarak kurtarma
robotlarının veya kurtarma helikopterlerinin üç boyutlu uzay olarak tabir
edebileceğimiz alandaki hareketlerinin verimli bir şekilde sağlanmasında
bu çözüm yöntemleri kullanılmaktadır.
Gerçek yaşamdaki kurtarma operasyonlarında en kısa sürede en az
maliyetle helikopter kullanımını sağlayan çözüm sunacak bir yazılım
altyapısı geliştirmek, bu çalışmanın somut hedeflerinden birisidir. Bu
problem bir gezgin satıcı problemi olarak temsil edilmektedir. Çözümde,
bilgisayar bilimlerinin özellikle eniyileme konusunda başarısını
kanıtlamış olan genetik algoritmalar yaklaşımından yararlanılmıştır. Bu
algoritmanın kodlanmasından sonra, HeDoS değişik seçeneklere göre
(mutasyon olasılığı, çaprazlama olasılığı, birey sayısı, nesil sayısı,
düğüm sayısı, mutasyon çeşidi, çaprazlama çeşidi) denenmiş, elde edilen
değerler yorumlanmıştır:
•
Algoritmadaki
seçenekler algoritmanın
sonucunu
dolayısıyla en kısa yolu oldukça etkilediğinden tüm genetik algoritma
uygulamalarına benzer şekilde iyi ayarlanmaları gerekmektedir.
•
Genetik algoritmalar en iyi sonucu kesin olarak
üretmemektedir. Ancak çok kısa sürede kabul edilebilir uygun ve güzel
sonuçlar elde edilmektedir.
•
Genetik algoritmaların verilen sabit süre içerisindeki
başarısı gelişen donanım ve yazılım teknolojisi sayesinde artmaktadır.
Yapay zeka ve Bilgisayar Grafiklerinin Bütünleştirilmesi:
•
Yapay zeka açısından bilgisayar grafikleri anlaşılırlığı
arttırmakta, yöntemlerin somut hale gelmesini sağlamaktadır.
114
•
Tüm bunlar deney sonuçlarının etkin bir şekilde
incelenmesini sağlayarak çözüm kalitesini arttırmaktadır.
•
Bilgisayar grafiklerinin otomatik sistemlerde ve gerçek
yaşamda daha verimli kullanımına öncülük etmektedir.
Hazırlanan web tabanlı görsel araç, üç boyutlu uzayda belirtilen
tüm noktaları en etkin şekilde dolaşmayı sağlayan turu bulmak isteyen
kullanıcılar açısından oldukça yararlı olacak sonuçlar üretmektedir.
Dolaşma benzeştirimi üç boyutlu grafiklerle de desteklenmektedir.
Bu çalışma, geliştirilen yazılımın kullanıcılar için yararlı olmasının
yanında, aynı zamanda yapay zeka ve bilgisayar grafiklerinin, etkin
olarak kullanılmalarının avantaj sağladığı bir problem üzerinde altyapı
gerçekleştirimi olarak da değerlidir.
KAYNAKLAR DİZİNİ
Barbieri, T., Garzotto, F., Beltrame, G., Ceresoli, L., Gritti, M.,
Misani, D., 2001, From Dust to Stardust: a Collaborative 3D Virtual
Museum of Computer Science, in Proceedings ICHIM 01, Milano,
Italy
Breiteneder, C., Eidenberger, H., Fiedler, G., Raab, M., 2002,
Lookmark: A 2.5D Web Information
Visualization System,
Proceedings of EURASIA-ICT Conference, Teheran, Iran
Brutzman, D., 2005, X3D Production Methods using XML, Available
at:http://people.cs.vt.edu/~bowman/3dui.org/web3d2005/X3D_IT_Tu
torial/eng_ves_brutzman3.pdf
Chittaro, L., Ranon, R., Ieronutti, L., 2003, Guiding visitors of
Web3D worlds through automatically generated tours, Proceeding of
the eighth international conference on 3D Web technology, 27-38
Cult3D, 2006, Cult3D, Available at:
http://www.cult3d.com/Cult3D/default.asp
Dauner, J., Landauer, J., Stimpfig, E., Reuter, D., 1998, 3D
product presentation online: the virtual design exhibition,
Proceedings of the third symposium on Virtual reality modeling
language, 57-62
Dorigo, M., Gambardella, L.M., 1997, Ant colony system: a
cooperative
learning approach to the
travelingsalesman
problem, Evolutionary Computation, IEEE Transactions on, 1(1):5366
ECMA, Standard ECMA-363, Available at: http://www.ecmainternational.org/publications/standards/Ecma-363.htm
Fogel, D.B., 1988, An Evolutionary Approach to the Traveling
Salesman Problem, Biological Cybernetics, 60:139-144
Hall, M., 2004, Pathfinding in an Entity Cluttered 3D Virtual
Environment, Available at:
http://www.comp.leeds.ac.uk/fyproj/reports/0405/HallM.pdf
Holland, J., 1975, Adaption in Natural and Artificial Systems,
University of Michigan Press
Hui, Y.C., Prakash, E.C., Chaudhari, N.S., 2004, TENCON 2004.
2004 IEEE Region 10 Conference, B(2):306-309
Kann, V., 2005, A compendium of NP optimization problems,
Available at:
http://www.nada.kth.se/~viggo/problemlist/compendium.html
Klima, O., 2000, Lunar Landing in Web3D, ACM SIGGRAPH
Computer Graphics, 34(2):57-58
Lepouras, G., Charitos, D., Vassilakis, C., Charissi, A., Halatsi, L.,
2001, Building a VR-Museum in a Museum, Third International
Virtual Reality Conference, Laval, France
Lutton, J.L., Bonomi, E., 1984, The N-City Travelling Salesman
Problem: Statistical Mechanics and the Metropolis Algorithm, SIAM
Review, 26:551-568
MOVES,
2006,
The
MOVES
http://www.nps.navy.mil/moves/
Institute,
Available
at:
Nikolos, I.K., Tsourveloudis, N., Valavanis, K.P., 2001, Evolutionary
algorithm based 3-D path planner for UAV navigation, in Proc. CDROM 9th Mediterranean Conf. Control Automation
Dubrovnik,
Croatia
Obitko, 1998, Introduction to genetic algorithms with Java applets,
Available at: http://cs.felk.cvut.cz/~xobitko/ga/index.html
Obitko, Marek and Slavík, Pavel., 1999, Visualization of Genetic
Algorithms in a Learning Environment, Spring Conference on
Computer Graphics, SCCG'99, p. 101-106.
OpenGL, 2006, OpenGL Web Site, Overview Page, Available at:
http://www.opengl.org/about/overview/
Parrallel,
2006,
Internet
Space
Builder,
http://www.parallelgraphics.com/products/isb/
Available
at:
Reese, B., Stout, B., 1999, Finding a pathfinder, AAAI 99 Spring
Symposium on Artificial Intelligence and Computer Games
Savage, 2006, SAVAGE library of dynamic 3D military models,
Available at: http://savage.moves.nps.navy.mil/Savage/
Tornincasa, S., 2002, The Leonardo WEBD project: an example of the
Web3D technology applications for distance training and learning,
XIV Congreso Internacional de Ingeniería Grafica INGEGRAF,
Santander
Vikipedi, 2006, Vikipedi Özgür Ansiklopedi 3ds Max bilgilendirme
sayfası, Erişim: http://tr.wikipedia.org/wiki/3D_Studio_MAX
Vikipedi, 2006a, Vikipedi Özgür Ansiklopedi 3ds Max bilgilendirme
sayfası, Erişim: http://tr.wikipedia.org/wiki/Autocad
Vikipedi, 2006b, Vikipedi Özgür Ansiklopedi Yapay Zeka Tarihçesi,
Erişim: http://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_Zeka#Tarih.C3.A7e
Web3d, 2004, Web3D Consortium Comparison of X3D versus VRML,
Available at: http://www.web3d.org/x3d/x3d_vs_vrml.html
Web3d,
2006,
What
is
Web3D?,
http:/www.web3d.org/about/overview/
Available
at:
Wikipedia, 2006, Wikipedia The Free Encyclopedia Blender (Software)
page,
Available
http://en.wikipedia.org/wiki/Blender_%28software%29
at:
Wikipedia, 2006a, Wikipedia The Free Encyclopedia Java 3D page,
Available at: http://en.wikipedia.org/wiki/Java_3D
Xj3D, 2004, Xj3D Architecture, Available at:
http://www.xj3d.org/arch/architecture.html
EKLER
Ek 1 Terimler Sözlüğü
Ek 1 Terimler Sözlüğü
Cross Platform: Birden fazla farklı platformda çalışabilen yazılım
Audiovisual: Öğretimde kullanılan yardımcı araç, kulak ve göze aynı
anda hitap eden sistem; kitaptan başka ögretim araçları ile ilgili;görsel
işitsel
Immersive: Sanal gerçeklik terimi olarak kullanıcının sanal dünya ile
tamamen çevrildiği hissini yaratan ortam.
Sahne Çizgesi: Özellikle vektör tabanlı grafik değiştirme programları ve
modern oyunlar tarafından kullanılan genel veri yapısıdır. Nesne tabanlı
bir yapıdır. Çizge veya ağaç yapısında düğümlerden oluşur. Grafiksel
sahnenin uzaysal ve mantıksal (şekil bilgisi, davranış bilgisi, dönüşüm
bilgisi) bilgisini içerir.
Gezgin Satıcı Problemi (GSP): Bir eniyileme problemi olan bu
problemde bir çizge üzerine yerleştirilmiş noktalar ve aralarındaki
maliyetler göz önüne alınarak her düğüme yalnız bir kere uğramak
şartıyla en uygun maliyetle çizgedeki tüm düğümlerin dolaşılması olarak
tanımlanabilir. Bu problemin çözümü bir Hamilton Döngüsü olarak da
görülebilir.
ÖZGEÇMİŞ
Tahir Emre KALAYCI
Adres : Elektrik Mh. Filiz Sk. Kanatlı Apt. D:3 Antakya/HATAY
Tel
: (232) 3478978 , (326) 2234491
E-Mail: [email protected]
Kişisel Bilgiler
Milliyeti
: T.C.
Doğum Yeri / Tarihi : Antakya / 07.07.1981
Eğitim
2003 –
Ege Üniversitesi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Bilgisayar Mühendisliği A. D.
1999 – 2003 Ege Üniversitesi
Mühendislik Fakültesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Mesleki İlgi Alanları
Yapay Zeka
Güvenlik ve Kriptoloji
Nesne Tabanlı Tasarım
3D Grafik Uygulamaları

yapay zeka teknikleri kullanan üç boyutlu grafik

Transkript

Benzer belgeler

Web3D Standartları

Hiper Metin Hiper Metin Yazının içine yerleştirilmiş veya gömülmüş

(15) 2. Devre Analizi Bir elektrik devresinde akım ve gerilim

3b cbs`de ağ analizlerine yönelik coğrafi veritabanının otomatik

Ramazan gösterisi Yeşil Sahne`den

süperstar sevgisi fuar`a sığmadı

EN KISA YOL - Endüstri Mühendisliği Bölümü

Fizik-1 Uygulama-5

çeşitli yöntemlerle kurutulmuş hünnaptan bisküvi ve kurabiyeler için